matlab在概率统计中的应用

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1、MATLAB在概率统计中的应用目录一概率部分1.随机变量概率分布的概率计算以及数字特征……………………………………………21.1随机变量概率分布的概率计算……………………………………………………………21.2随机变量概率分布的数字特征…………………………………………………………7二统计部分2．数理统计的基础概念…………………………………………………………………………103.参数估计……………………………………………………………………………………114.假设检验……………………………………………………………………………………165.一元线性回归分析…………………………

2、…………………………………………………271随机变量概率分布的概率计算以及数字特征1.1随机变量概率分布的概率计算在MATLAB中列举了多种常见的概率分布，给出了这些概率分布的分布密度函数、分布函数、逆分布函数、随机数发生函数等等，在这一节中，主要研究的是常见概率分布的数字特征（数学期望，方差，协方差以及相关系数）和一些概率的计算MATLAB中列举的离散型随机变量包括：离散均匀分布、二项分布、泊松分布、几何分布、超几何分布、负二项分布（Pascal分布）：连续型随机变量包括：连续均匀分布、指数分布、正态分布、对数正态分布、2分布、非中心2分布、分布、非中心分布、÷÷

3、ttF分布、非中心F分布、â分布、ã分布、Rayleigh分布、Weibull分布。下表是对这20种分布中的常见分布在Matlab中的应用的总结表一常见分布的密度函数在处的值x分布类型名称函数名称函数调用格式备注正态分布normpdfp=normpdf（X，MU，SIGMA）计算正态分布(,2)的密度函数在处Nµóx的值，其中参数SIGMA是，MU是µó二项分布binopdfp=binopdf(x,n,p)均匀分布unifpdfp=unifpdf（x，a，b）计算均匀分布U[a,b]的密度函数在x处的值几何分布geopdfp=geopdf(a,p)超几何分布hyge

4、pdfp=hygepdf(x,m,k,n)指数分布exppdfp=exppdf（x，λ）计算指数分布的密度函数在处的值x泊松分布poisspdfp=poisspdf(x,λ)分布ttpdfp=tpdf（x，n）计算分布的密度函数在处的tx2分布÷chi2pdfp=chi2pdf（x，n）计算2分布的密度函数在处的值÷x分布Ffpdfp=fpdf（x，n1，n2）计算分布的密度函数在处的值Fx表二运用matlab计算常见分布的分布函数分布类型名称函数名称函数调用格式以及意义备注正态分布normcdfp=normcdf（x，mu，sigma）计算服从正态分布的随机变量落

5、在(−∞,x]的概率，其中mu是参数，µsigma是参数ó若~(,2),计算{>}可用XNµóPXxp1=normcdf(x,mu,sigma)p=1-p1若~(,2),计算P{xx)则p=1-bi

6、nocdf(x,n,p)î若求P(≥x)则p=1-binocdf(x-1,n,p)î均匀分布unifcdfY=unifcdf（x，a，b计算服从均匀分布的随机变量落在(−∞,x]的概率若X~U[a,b],计算P{X>}可用xp1=unifcdf(x,a,b)p=1-p1若X~U[a,b],计算P{x1x)则p=1

7、-geocdf(k,p)î若求P(≥x)则p=1-geocdf(k-1,p)î超几何分布hygecdfp=hygecdf(x,m,k,n)计算服从超几何分布的随机变量落在(−∞,]的x概率若求(<)则p=hygecdf(x-1,k,n)Pîx若求P(>x)则p=1-hygecdf(x,m,k,n)î若求P(≥x)则p=1-hygecdf(x,m,k,n)î指数分布expcdfY=expcdf（x，λ）计算服从指数分布的随机变量落在(−∞,]的概x率若X服从参数为λ的指数分布,计算{>}PXx可用p1=unifcdf(x,λ)p=1-p1若X服从参数为λ的指数分布