抽样分布、参数估计及假设检验实验

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1、实验类别:综合性专业:数学与应用数学中北大学理学院实验二、 抽样分布、参数估计及假设检验实验【实验内容】1、培养学生建立概率统计模型的能力2、熟悉用数理统计中常用的Matlab命令格式、程序及运行结果3、学会用Matlab统计箱来完成数据统计描述和分析方法4、给出100名学生的身高和体重(单位厘米千克)①求出以下统计量:样本矩(moment),平均值(mean),中位数(median),样本标准差(std),最大值(max),最小值(min),极差(range)。②求出频率与频数分布;③作出以上数据的频率直方图.5、根据这些数据对学生的平均身高和体重作出

2、估计,并给出估计的误差范围;学生10年前作过普查,学生的平均身高为167.5cm,平均体重为60.2kg,试根据这次抽查的数据,对学生的平均身高和体重有无明显变化作出结论。【实验方法与步骤】(对于必须编写计算机程序的实验,要附上学生自己编写的程序)M=dlmread('aj.txt')M=172751695516964171651674717162168671655216962168651666216865164591705816564160551756717374172641685715557176641726916958176571735816850

3、1695216772170571665516149173571757615851170631696317161164591656216753171611667016663172531726017864163571695416966178601776617056167541695817373170581606517962172501634717367165581766316252165661725917766182691757517060170621696318677174661635017259176601667616763172571775817767

4、1697216650182631766817256173591746417159175681655616965168621776418470166491717117059student=[M(:,[1,2]);M(:,[3,4]);M(:,[5,6]);M(:,[7,8]);M(:,[9,10])]student=17275171621666216055155571735816655170631675317260178601737316347165661706016350172571826317159177641695516867168651766417

5、5671685016149169631716117864177661705817367172591706217259177581766817568184701696416552164591737417269169521735717161166701635717056160651655817766169631766017256165561776716649171651696217058172641695816772175761645916663169541675417962176631826918677166761697217359169651717116

6、74716865165641685717657170571585116562172531696616958172501625217575174661676316650174641686217059【实验结果】2、求出样本数字特征平均值(mean),中位数(median),样本标准差(std),最大值(max),最小值(min),极差(range)。输入:x1=mean(student(:,1))x2=median(student(:,1))x3=std(student(:,1))std(x,0)标准根方差,0可缺省;std(x,1)y样本二节中心矩的开方

7、x4=max(student(:,1))x5=min(student(:,1))x6=range(student(:,1))【实验结果】x1=170.2200x2=170x3=5.3909x4=186x5=155x6=312、一批刚件的20个样品的屈服点为4.98,5.11,5.20,5.20,5.11,5.00,5.35,5.63,4.88,5.27,5.38,5.46,5.27,5.23,4.96,5.15,4.77,5.35,5.38,5.54,设屈服点总体服从正态分布,求屈服点总体均值和方差的置信度为0.95的置信区间。【实验结果】x=[4.98

8、5.115.205.205.115.005.355.634.885.275.38

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