上机练习六概率统计回归分析模型.doc

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1、实验六　概率统计、回归分析模型I.实验目的1.复习数据的录入、保存和调用2.直观了解统计基本内容.3.掌握用数学软件包Matlab求解概率、统计问题.4.综合提高用Matlab软件解决实际问题的能力.学会分析问题、建立问题的数学表达式并加以求解和推广,体会数学建模的整个过程.II.实验课时2III.实验内容一、数据的录入、保存和调用例1上海市区社会商品零售总额和全民所有制职工工资总额的数据如下年份78798081828384858687职工工资总额(亿元)23.827.631.632.433.734.943.252.8

2、63.873.4商品零售总额(亿元)44.151.861.767.968.777.595.9137.4155.0175.01、输入矩阵：data=[78,79,80,81,82,83,84,85,86,87;23.8,27.6,31.6,32.4,33.7,34.9,43.2,52.8,63.8,73.4;41.4,51.8,61.7,67.9,68.7,77.5,95.9,137.4,155.0,175.0]2、将矩阵data的数据保存在文件data1中：savedata1data3、进行统计分析时,先用命令：loa

3、ddata1调用数据文件data1中的数据,再用以下命令分别将矩阵data的第一、二、三行的数据赋给变量t、x、y：t=data(1,:)x=data(2,:)y=data(3,:)若要调用矩阵data的第j列的数据,可用命令：data(:,j)二、基本统计量对随机变量x,计算其基本统计量的命令如下：均值：mean(x)中位数：median(x)标准差：std(x)方差：var(x)偏度：skewness(x)峰度：kurtosis(x)例2对例1中的职工工资总额x,可计算上述基本统计量.loaddata1x=data

4、(2,:)mean=mean(x)median=median(x)std=std(x)var=var(x)skewness=skewness(x)kurtosis=kurtosis(x)三、常见概率分布的函数常见的几种分布的命令字符为：正态分布：norm指数分布：exp泊松分布：poiss分布：beta威布尔分布：weib分布：chi2t分布：tF分布：FMatlab工具箱对每一种分布都提供五类函数,其命令字符为：概率密度：pdf概率分布：cdf逆概率分布：inv均值与方差：stat随机数生成：rnd(当需要一种分布的

5、某一类函数时,将以上所列的分布命令字符与函数命令字符接起来,并输入自变量（可以是标量、数组或矩阵）和参数即可.）例如,对均值为mu、标准差为sigma的正态分布,举例如下：1、密度函数：p=normpdf(x,mu,sigma)(当mu=0,sigma=1时可缺省)例3画出正态分布和的概率密度函数图形.在Matlab中输入以下命令：x=-6:0.01:6;y=normpdf(x);z=normpdf(x,0,2);plot(x,y,x,z)2、概率分布：P=normcdf(x,mu,sigma)例4．,求.命令为：P=

6、normcdf(1)-normcdf(-1)结果为：P=0.68273、逆概率分布：x=norminv(P,mu,sigma).即求出x,使得P{X

7、ma,m,n).产生阶的正态分布随机数矩阵.例7命令：M=normrnd([123;456],0.1,2,3)结果为：M=0.95672.01252.8854　3.83345.02886.1191此命令产生了的正态分布随机数矩阵,各数分别服从N(1,0.12),N(2,22),N(3,32),N(4,0.12),N(5,22),N(6,32)四、频数直方图的描绘1、给出数组data的频数表的命令为：[N,X]=hist(data,k)此命令将区间[min(data),max(data)]分为k个小区间（缺省为10）,返

8、回数组data落在每一个小区间的频数N和每一个小区间的中点X.2、描绘数组data的频数直方图的命令为：hist(data,k)五、参数估计1、正态总体的参数估计设总体服从正态分布,则其点估计和区间估计可同时由以下命令获得：[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(X,alpha)此命令在显著性水