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《概率论与数理统计李云龙 第9章 MATLAB在概率统计中的命令与格式》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、第9章MATLAB在概率统计中的命令与格式2目录9.1随机数的产生9.2随机变量的概率密度计算9.3随机变量的累积概率值(分布函数值)9.4随机变量的逆累积分布函数9.5随机变量的数字特征9.6统计作图9.7参数估计9.8假设检验9.9方差分析39.1随机数的产生9.1.1二项分布的随机数据的产生9.1.2正态分布的随机数据的产生9.1.3常见分布的随机数产生9.1.4通用函数求各分布的随机数据49.1.1二项分布的随机数据的产生命令参数为N，P的二项随机数据函数binornd格式R=binornd(N,P)N、P为二项分布的两个参数，返回服从参数为N、P的二项分布的随机数，N、P大小相
2、同。R=binornd(N,P,m)m指定随机数的个数。R=binornd(N,P,m,n)m,n分别表示R的行数和列数例题159.1.2正态分布的随机数据的产生命令参数为μ、σ的正态分布的随机数据函数normrnd格式R=normrnd(MU,SIGMA)返回均值为MU，标准差为SIGMA的正态分布的随机数据，R可以是向量或矩阵。R=normrnd(MU,SIGMA,m)m指定随机数的个数，与R同维数。R=normrnd(MU,SIGMA,m,n)m,n分别表示R的行数和列数例题269.1.3常见分布的随机数产生79.1.4通用函数求各分布的随机数据命令求指定分布的随机数函数rando
3、m格式y=random('name',A1,A2,A3,m,n)name的取值见下页表；A1，A2，A3为分布的参数；m，n指定随机数的行和列例题3产生12(3行4列)个均值为2，标准差为0.2的正态分布的随机数89.2随机变量的概率密度计算9.2.1通用函数计算概率密度函数值9.2.2专用函数计算概率密度函数值9.2.3常见分布的密度函数作图99.2.1通用函数计算概率密度函数值命令通用函数计算概率密度函数值函数pdf格式Y=pdf(name，x，A)Y=pdf(name，x，A，B)Y=pdf(name，x，A，B，C)说明返回在X=x处、参数为A、B、C的概率密度值，对于不同的分布
4、，参数个数是不同；name为分布函数名，其取值如下表。10常见分布函数表11例题4计算正态分布N（0，2）的随机变量X在点0.5658的密度函数值。例题5自由度为6的卡方分布，在点2.24处的密度函数值。129.2.2专用函数计算概率密度函数值命令二项分布的概率值函数binopdf格式binopdf(k,n,p)等同于pdf(‘bino’,k,n,p)，p—每次试验事件发生的概率；K—事件发生k次；n—试验总次数13命令泊松分布的概率值函数poisspdf格式poisspdf(k,Lambda)等同于pdf(‘pois’,k,Lambda)14命令正态分布的概率值函数normpdf格式n
5、ormpdf(x,mu,sigma)计算参数为μ=mu，σ=sigma的正态分布密度函数在x处的值15专用函数计算概率密度函数表16例题6绘制卡方分布密度函数在自由度分别为1、5、15的图形>>x=0:0.1:30;>>y1=chi2pdf(x,1);>>plot(x,y1,':')>>holdon>>y2=chi2pdf(x,5);>>plot(x,y2,'+')>>y3=chi2pdf(x,15);>>plot(x,y3,'o')>>axis([0,30,0,0.2])%指定显示的图形区域179.2.3常见分布的密度函数作图二项分布(7)卡方分布(8)非中心卡方分布(9)指数分布(1
6、1)F分布(12)非中心F分布(13)Γ分布(14)对数正态分布(15)负二项分布(16)正态分布(17)泊松分布(18)瑞利分布(19)T分布(20)威布尔分布(21)189.3随机变量的累积概率值(分布函数值)9.3.1通用函数计算累积概率值9.3.2专用函数计算累积概率值（随机变量的概率之和）199.3.1通用函数计算累积概率值命令通用函数cdf用来计算随机变量的概率之和（累积概率值）函数cdf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的概率之和的累积概率值，name的取值见表1
7、“常见分布函数表”20例22求标准正态分布随机变量X落在区间(-∞，0.6)内的概率（该值就是概率统计教材中的附表：标准正态数值表）。例23求自由度为12的卡方分布随机变量落在[0，3.691]内的概率>>cdf('norm',0.6,0,1)>>cdf('chi2',3.691,12)219.3.2专用函数计算累积概率值（随机变量的概率之和）命令二项分布的累积概率值函数binocdf格式binocdf(k,n,p)n为试验总次数p
