资源描述：
《概率统计的matlab求解》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、第八讲概率统计的MATLAB求解刘北战7/18/20211随机试验、样本空间与随机事件的关系每一个随机试验相应地有一个样本空间,样本空间的子集就是随机事件.随机试验样本空间子集随机事件随机事件基本事件必然事件不可能事件两个特殊事件1.1随机变量及其分布7/18/20212.R随量机变简记为r.v.定义对于定义在样本空间上的每一个样本点有一个实数与之对应，则称实值函数在样本空间上定义一种实值单值函数.7/18/20213离散型定义如果随机变量所取的可能值是有限多个或无限可列个,并以确定的概率取这些不同的值，则为离散型随机变量.随机变量连续型非离散型其它7/18/20214分布
2、律也可用表格形式表示：设xk(k=1,2,…)是离散型随机变量所取的一切可能值，称x1x2……xn……Pp1p2……pn……为离散型随机变量的概率函数或分布律.分布律的定义7/18/20215分布函数的定义设是一个随机变量，称为的分布函数,记作F(x).如果将看作数轴上随机点的坐标，那么分布函数F(x)的值就表示落在区间内的概率.7/18/20216连续型随机变量及其概率密度的定义连续型随机变量的分布函数在上连续有,使得对任意实数,对于随机变量,如果存在非负可积函数,则称为连续型随机变量,称为的概率密度函数，简称为概率密度或密度函数.7/18/20217超几何分布H(n,M
3、,N)命令1：Fx=hygecdf(x,M,N,K)功能：计算超几何分布的累积概率，总共M件产品，其中次品N件，抽取K件检查，计算发现次品不多于x件的概率Fx=P{次品数X≤x}=F(x)命令2：x=hygeinv(p,M,N,K)功能：在已知参数M、N、K和p的情况下计算随机量x，使得p=P{0≤次品数X≤x}命令3：X=hygernd(M,N,K,m,n)功能：在已知参数M,N,K的情况下产生m*n维符合超几何分布的随机数矩阵X7/18/20218命令4：Px=hygepdf(x,M,N,K)功能：总共M件产品，其中次品N件，抽取K件检查，计算发现恰好x件次品的概率Px
4、=P{X=x}注：以后碰到命令末尾为：rnd----产生随机数X；cdf----产生分布函数F(x)pdf----产生密度函数p(x)或分布律Px=P{X=x}inv----计算x=F-1(p)→p=F(x)7/18/20219二项分布B(n,p)命令1：Fx=binocdf(x,n,p)功能：计算二项分布的累积概率Fx=P{X≤x}=F(x)命令2：x=binoinv(y,n,p)功能：计算随机量x，使得y=P{X≤x}命令3：X=binornd(n,p,M,N)功能：产生M*N维符合二项分布的随机数矩阵X命令4：Px=binopdf(x,n,p)功能：计算试验中事件恰好
5、发生x次的概率Px=P{X=x}7/18/202110泊松分布X~P(λ)命令1：Fx=poisscdf(x,lambda)功能：计算累积概率Fx=P{X≤x}=F(x)命令2：x=poissinv(p,lambda)功能：计算随机量x，使得p=P{X≤x}命令3：X=poissrnd(lambda,M,N)功能：产生M*N维随机数矩阵X命令4：Px=poisspdf(x,lambda)功能：计算概率Px=P{X=x}7/18/202111正态分布X~N(μ,σ2)命令1：Fx=normcdf(x,mu,sigma)功能：计算累积概率Fx=P{X≤x}=F(x)命令2：x=
6、norminv(p,mu,sigma)功能：计算随机量x，使得p=P{X≤x}命令3：X=normrnd(mu,sigma,M,N)功能：产生M*N维随机数矩阵X命令4：Px=normpdf(x,mu,sigma)功能：计算分布密度p(x)在x的值7/18/202112指数分布X~exp(λ)命令1：Fx=expcdf(x,lambda)功能：计算累积概率Fx=P{X≤x}=F(x)命令2：x=expinv(p,lambda)功能：计算随机量x，使得p=P{X≤x}命令3：X=exprnd(lambda,M,N)功能：产生M*N维随机数矩阵X命令4：Px=exppdf(x,
7、lambda)功能：计算分布密度p(x)在x的值7/18/202113均匀分布X~U(a,b)命令1：Fx=unifcdf(x,a,b)功能：计算累积概率Fx=P{X≤x}=F(x)命令2：x=unifinv(p,a,b)功能：计算随机量x，使得p=P{X≤x}命令3：X=unifrnd(a,b,M,N)功能：产生M*N维随机数矩阵X命令4：Px=unifpdf(x,a,b)功能：计算分布密度p(x)在x的值7/18/202114Γ分布命令:gamcdf(x,a,lambda),gaminv(p,a,lambda)
