西安交大概率论与数理统计上机实验报告

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1、概率论与数理统计上机实验报告一、实验内容使用MATLAB软件进行验证性实验，掌握用MATLAB实现概率统计中的常见计算。本次实验包括了对二维随机变量，各种分布函数及其图像以及频率直方图的考察。1、列出常见分布的概率密度及分布函数的命令，并操作。2、掷硬币150次，其中正面出现的概率为0.5，这150次中正面出现的次数记为，(1)试计算的概率和的概率；(2)绘制分布函数图形和概率分布律图形。3、用Matlab软件生成服从二项分布的随机数，并验证泊松定理。4、设是一个二维随机变量的联合概率密度函数，画出这一函数的联合概率密度图像。5、来自某个总体的样本观察值如下，计算样本的样本均值

2、、样本方差、画出频率直方图。A=[16251920253324232024251715212226152322    2014161114281813273125241619232617143021    1816181920221922182626132113111923182428    1311251517182216131213110915182115121713    1412161008231811162813212212081521181616    1928191214192828281321281911151824181628    1915132214162

3、420281818281413282924281418    1818082116243216281915181810121626181933    08111827231122221328142218261816322725241717283316202832192318281524282916171918]6.利用Matlab软件模拟高尔顿板钉试验。7.自己选择一个与以上问题不同类型的概率有关的建模题目，并解决。一、实验目的1.要求能够利用MATLAB进行统计量的运算。2.要求能够使用常见分布函数及其概率密度的命令语句。3.要求能够利用MATLAB计算某随机变量的概率。4.

4、要求能够利用MATLAB绘制频率直方分布图。二、试验任务及结果1.列出常见分布的概率密度及分布函数的命令，并操作。二项分布Y~B（100,0.4）x=0:100;y=binocdf(x,100,0.4);plot(x,y);均匀分布U(0,5)x=0:1:5;y=unifpdf(x,0,5);plot(x,y,'LineWidth',3);指数分布Y~exp(3)x=0:20;y=exppdf(x,3);plot(x,y);正态分布X~N(0，1)x=-10:10;y=normpdf(x,0,1);plot(x,y);泊松分布X~P（3）x=0:10;y=poisscdf(x,

5、3);plot(x,y);卡方（c）分布x=0:100;y=chi2pdf(x,1);plot(x,y);2、掷硬币150次，其中正面出现的概率为0.5，这150次中正面出现的次数记为，试计算的概率和的概率；绘制分布函数图形和概率分布律图形。binopdf(45,150,0.5)binocdf(45,150,0.5)x=0:1:150;y1=binopdf(x,150,0.5);y2=binocdf(x,150,0.5);subplot(1,2,1);plot(x,y1);subplot(1,2,2);plot(x,y2);其中y1，y2的值即为概率，可以插入y1，y2以显示数

6、值。运行结果：2、用Matlab软件生成服从二项分布的随机数，并验证泊松定理。binornd(2000,0.04,1,20)x=0:1:200;y1=binopdf(x,200,0.4);y2=binopdf(x,2000,0.04);y3=binopdf(x,20000,0.004);y4=poisspdf(x,80);subplot(1,3,1);plot(x,y1,'^r');holdonplot(x,y4,'.');subplot(1,3,2);plot(x,y2,'^r');holdonplot(x,y4,'.');subplot(1,3,3);plot(x,y3,'

7、^r');holdonplot(x,y4,'.');运行结果：ans=838984938110187798481978166848170886582792、设fx,y=12πe-x2+y22是一个二维随机变量的联合概率密度函数，画出这一函数的联合概率密度图像。x=-4:0.1:4;y=-4:0.1:4;[xb,yb]=meshgrid(x,y);zb=exp(-0.5*(xb.^2+yb.^2))/(2*pi);mesh(xb,yb,zb)运行结果：2、来自某个总体的样本观察值如下，计算样本