《matlab实验》PPT课件

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1、实验五概率统计实验目的利用Matlab来解决常见的数据分析问题。利用Matlab来解决概率统计学中的概率分布、数字特征问题。1数据分析在Matlab中，对给定的一组数据中进行各种均值的计算，是由以下函数实现的：mean算术平均值函数。对于向量X，mean(X)得到它的元素的算术平均值；对于矩阵，mean(X)得到X各列元素的算术平均值，返回一个行向量。nanmean求忽略NaN的随机变量的算术平均值。geomean求随机变量的几何平均值。trimmean求随机变量的调和平均值。2数据比较Mtala

2、b中也可以对给定的一组数据中进行最大、最小、中值的查找或对它们排序等操作，其功能函数为：max求随机变量的最大值元素。nanmax求随机变量的忽略NaN的最大值元素。min求随机变量的最小值元素。nanmin求随机变量的忽略NaN的最小值元素。注normrnd(mu,sigma,m,n)生成均值为mu，标准差为sigma的m行n列的正态分布矩阵。3median求随机变量的中值。nanmedian求随机变量的忽略NaN的中值。mad求随机变量的绝对差分平均值。sort对随机变量由小到大排序。sort

3、rows对随机矩阵按首行进行排序。range求随机变量的值的范围，即最大值与最小值的差（极差）。数据比较4累和与累积在Matlab中，求向量或矩阵的元素累和或累积运算，可由以下函数实现。sum若X为向量，sum(X)为X中各元素之和，返回一个数值；若X为矩阵，sum(X)为X中各列元素之和，返回一个行向量。nansum忽略NaN求向量或矩阵元素的累和。prod若X为向量，prod(X)为X中各元素之积，返回一个数值；若X为矩阵，prod(X)为X中各列元素之积，返回一个行向量。5二项分布设随机变量

4、X的分布律为：P{X=k}=Cnkp^k*(1-p)^(n–k)k=0,1,2,…,n其中：0

5、件，其中有M件次品，从中任取n(n≤N)件，其次品数X恰为k件的概率分布为：则称次品数X服从参数为(N,M,n)的超几何分布。超几何分布用于无放回抽样，当N很大而n较小时，次品率在抽取前后差异很小，就用二项分布近似代替超几何分布，其中二项分布的。而且在一定条件下，也可用Poisson分布近似代替超几何分布。超几何分布几个常见的概率分布8无论是离散分布还是连续分布，在Matlab中，都用通用函数pdf或专用函数来求概率密度函数值。而对于离散型随机变量，取值是有限个或可数个，因此，其概率密度函数值就是

6、某个特定值的概率，即利用函数pdf求输入分布的概率。概率密度函数值9通用概率密度函数pdf，计算特定值的概率命令格式为：Y=pdf(‘name’,k,A)Y=pdf(‘name’,k,A,B)Y=pdf(‘name’,k,A,B,C)说明：返回以name为分布，在随机变量X=k处，参数为A、B、C的概率密度值；对离散型随机变量X，返回X=k处的概率值，name为分布函数名。常见的分布有：name=bino（二项分布）,hyge（超几何分布）,geo（几何分布）,poiss（Poisson分布）概率

7、密度函数值10（1）二项分布的概率值命令格式：binopdf(k,n,p)说明：等同于pdf(‘bino’,k,n,p)。n：试验总次数；p：每次试验事件A发生的概率；k：事件A发生k次。（2）Poisson分布的概率值命令格式：poisspdf(k,Lambda)说明：等同于pdf(‘poiss’,k,Lambda)，参数Lambda=np。专用概率密度函数计算特定值的概率11（3）超几何分布的概率值命令格式：hygepdf(k,N,M,n)说明：等同于pdf(‘hyge’,k,N,M,n)，N

8、：产品总数，M：次品总数，n：抽取总数(n≤N)，k：抽得次品数。12用函数cdf计算随机变量X≤k的概率之和（累积概率值）命令格式：cdf(‘name’,k,A)cdf(‘name’,k,A,B)cdf(‘name’,k,A,B,C)说明：返回以name为分布、随机变量X≤k的概率之和（即累积概率值），name为分布函数名。13（1）二项分布的累积概率值命令格式：binocdf(k,n,p)（2）Poisson分布的累积概率值命令格式：poisscdf(k,Lambda)（3）超