




版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權,請進行舉報或認領
文檔簡介
1、概率論上機實驗報告班級:姓名:學號:一、 實驗目的1) 熟悉Matlab中概率統(tǒng)計部分的常見命令與應用。2) 掌握運用Matlab解決概率問題的方法。二、 實驗內(nèi)容和步驟1. 常見分布的概率密度及分布函數(shù)1) 二項分布源碼為:1. x=0:1:100; 2. y1=binopdf(x,100,1/2); %求概率密度 3. y2=binocdf(x,100,1/2); %求分布函數(shù) 4. subplot(1,2,1) 5. plot(x,y1) 6. title(&
2、#39;二項分布概率密度') 7. subplot(1,2,2) 8. plot(x,y2) 9. title('二項分布分布函數(shù)') 所得圖形為:2) 幾何分布源碼為:1. x=0:1:100; 2. y1=geopdf(x,0.1); %求概率密度 3. y2=geocdf(x,0.1); %求分布函數(shù) 4. subplot(1,2,1) 5. plot(x,y1)
3、0; 6. title('幾何分布概率密度') 7. subplot(1,2,2) 8. plot(x,y2) 9. title('幾何分布分布函數(shù)') 所得圖形為:3) 泊松分布源碼為:1. x=0:1:100; 2. y1=poisspdf(x,10); %求概率密度 3. y2=poisscdf(x,10); %求分布函數(shù) 4. subplot(1,2,1)
4、60;5. plot(x,y1) 6. title('泊松分布概率密度') 7. subplot(1,2,2) 8. plot(x,y2) 9. title('泊松分布分布函數(shù)') 所得圖形為:4) 均勻分布源碼為:1. x=0:1:100; 2. y1=unifpdf(x,0,100) %求概率密度 3. y2=unifcdf(x,0,100); %求分布函數(shù) 4.
5、subplot(1,2,1) 5. plot(x,y1) 6. title('均勻分布概率密度') 7. subplot(1,2,2) 8. plot(x,y2) 9. title('均勻分布分布函數(shù)') 所得圖形為:5) 指數(shù)分布源碼為:1. x=0:1:100; 2. y1=exppdf(x,10); %求概率密度 3. y2=expcdf(x,10); %求分布函
6、數(shù) 4. subplot(1,2,1) 5. plot(y1) 6. title('指數(shù)分布概率密度') 7. subplot(1,2,2) 8. plot(y2) 9. title('指數(shù)分布分布函數(shù)') 所得圖形為:6) 正態(tài)分布源碼為:1. x=-10:0.1:10; 2. y1=normpdf(x,0,1); %求概率密度 3. y2=normcdf
7、(x,0,1); %求分布函數(shù) 4. subplot(1,2,1) 5. plot(y1) 6. title('正態(tài)分布分布概率密度') 7. subplot(1,2,2) 8. plot(y2) 9. title('正態(tài)分布分布函數(shù)') 所得圖形為:7) 卡方分布源碼為:1. x=0:0.1:100; 2. y1=chi2pdf(x,10); %求概率密度
8、 3. y2=chi2cdf(x,10); %求分布函數(shù) 4. subplot(1,2,1) 5. plot(y1) 6. title('卡方分布分布概率密度') 7. subplot(1,2,2) 8. plot(y2) 9. title('卡方分布分布函數(shù)') 所得圖形為:8) 對數(shù)正態(tài)分布源碼為:1. x=0:0.1:100; 2. y1=lognpdf(x,2,
9、1); %求概率密度 3. y2=logncdf(x,2,1); %求分布函數(shù) 4. subplot(1,2,1) 5. plot(y1) 6. title('對數(shù)正態(tài)分布分布概率密度') 7. subplot(1,2,2) 8. plot(y2) 9. title('對數(shù)正態(tài)分布分布函數(shù)') 所得圖形為:9) F分布源碼為:1. x=0:0.1:10;
10、160;2. y1=fpdf(x,10,10); %求概率密度 3. y2=fcdf(x,10,10); %求分布函數(shù) 4. subplot(1,2,1) 5. plot(y1) 6. title('F分布分布概率密度') 7. subplot(1,2,2) 8. plot(y2) 9. title('F分布分布函數(shù)') 所得圖形為:10) t分布源碼為:1. x=-1
11、0:0.1:10; 2. y1=tpdf(x,10); %求概率密度 3. y2=tcdf(x,10); %求分布函數(shù) 4. subplot(1,2,1) 5. plot(y1) 6. title('T分布分布概率密度') 7. subplot(1,2,2) 8. plot(y2) 9. title('T分布分布函數(shù)') 所得圖形為:2. 擲均勻硬
12、幣n次,檢驗正面出現(xiàn)的頻率逼近1/21) 思路:編寫一個程序,驗證隨著n的增大,正面出現(xiàn)的頻率越來越接近1/2。2) 編寫函數(shù)源碼如下:1. function f=coin(N) 2. r=rand(1,N); 3. x=0; 4. for i=1:N 5. if r(i)>0.5 &
13、#160; 6. x=x+1; 7. end 8. end 9. p=x/N; 10. f=p; 3) 分別輸入coin(10),coin(100),coin(1000),coin(10000),得到結(jié)果如下>> coin(10)ans = 0.7000>> coin(100)ans =
14、 0.5300>> coin(1000)ans = 0.4890>> coin(10000)ans =0.50524) 得到結(jié)論:驗證隨著n的增大,正面出現(xiàn)的頻率越來越接近1/2。3. 用Matlab軟件生成服從二項分布的隨機數(shù),并驗證泊松定理1) 思路:依次改變二項分布的參數(shù),使n越來越大而p越來越小,將其與泊松分布的圖形進行比較。2) 源碼如下:1. binornd(2000,0.04,1,20) %產(chǎn)生二項分布隨機數(shù) 2. x=0:1:200; 3. y1=binopdf(x
15、,200,0.4); 4. y2=binopdf(x,2000,0.04); 5. y3=binopdf(x,20000,0.004); 6. y4=poisspdf(x,80); 7. subplot(1,3,1); 8. plot(x,y1); 9. hold on 10. plot(x,y4); 11. subplot(1,3,2); 12. plot(x,y2);
16、60;13. hold on 14. plot(x,y4) 15. subplot(1,3,3); 16. plot(x,y3) 17. hold on 18. plot(x,y4) 3) 得到的圖形如下:4) 由圖形可以看到二項分布向泊松分布的逼近,故泊松定理得到證明。4. 設是一個二維隨機變量的聯(lián)合概率密度函數(shù),畫出這一函數(shù)的聯(lián)合概率密度圖像1) 思路:使用matlab畫出聯(lián)合概率密度圖像。2) 源碼如下:1. x=-2:0.1:2;
17、60; 2. 3. y=-2:0.1:2; 4. 5. x,y=meshgrid(x,y); 6. 7. z=1/(2*pi)*exp(-x.2-y.2); 8. 9. mesh(x,y,z) 3) 得到的圖形如下:5. 設隨機變量X服從區(qū)間a,b上的均勻分布,利用隨機模擬計算的數(shù)學期望. 1) 思路:使用隨機模擬得到足夠的符合分布的隨機數(shù)來計算數(shù)學期望。2) 源碼如下:1. n=1000;m=0;
18、160; 2. for i=1:n 3. x(i)=unifrnd(0,1); 4. y(i)=(1/sqrt(2*pi)*exp(-x(i)*x(i)/2); 5. end 6. for i=1:n 7. m=m+y(i); 8. end 9. Ey=m/n
19、 3) 得到的結(jié)果為:Ey = 0.34236. 來自某個總體的樣本觀察值如下,計算樣本的樣本均值、樣本方差、畫出頻率直方圖。A=16 25 19 20 25 33 24 23 20 24 25 17 15 21 22 26 15 23 2220 14 16 11 14 28 18 13 27 31 25 24 16 19 23 26 17 14 30 2118 16 18 19 20 22 19 22 18 26 26 13 21 13 11 19 23 18 24 2813 11 25 15 17 18 22 16 13 12 13 11 09 15 18 21 15 12 17
20、 1314 12 16 10 08 23 18 11 16 28 13 21 22 12 08 15 21 18 16 1619 28 19 12 14 19 28 28 28 13 21 28 19 11 15 18 24 18 16 2819 15 13 22 14 16 24 20 28 18 18 28 14 13 28 29 24 28 14 1818 18 08 21 16 24 32 16 28 19 15 18 18 10 12 16 26 18 19 3308 11 18 27 23 11 22 22 13 28 14 22 18 26 18 16 32 27 25 2417
21、 17 28 33 16 20 28 32 19 23 18 28 15 24 28 29 16 17 19 181) 思路:使用mean,var和hist函數(shù)。2) 源碼如下:1. A=16 25 19 20 25 33 24 23 20 24 25 17 15 21 22 26 15 23 22 20 14 16 11 14 28 18
22、0;13 27 31 25 24 16 19 23 26 17 14 30 21 18 16 18 19 20 22 19 22 18 26 26 13 21 13 11 19 23 18 24 28 13 11 25 15 17
23、 18 22 16 13 12 13 11 09 15 18 21 15 12 17 13 14 12 16 10 08 23 18 11 16 28 13 21 22 12 08 15 21 18 16 16 19 28 19 12 14 19 28 28 28 13 21 28 19 11 15 18 24 18 16 28 19 15 13 22 14 16 24 20 28 18 18 28 14&
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 中國石油聯(lián)營協(xié)議合同范例
- 保潔公司電梯合同范本
- 個人出售住房合同范例
- f住房借款合同范例
- 飼料中添加黃芩和甘露寡糖對仿刺參的生長、腸道消化酶和非特異性免疫酶活性的影響
- 鉍基氮化碳復合光催化劑的制備及固氮研究
- 本地CEO與企業(yè)超額現(xiàn)金持有研究
- 共建蔬菜大棚合同范例
- 企業(yè)消防培訓合同范例
- “家國情懷”培養(yǎng)視域下人教版和統(tǒng)編版高中歷史教材變化研究
- 探討小學語文作文教學中的仿寫訓練 論文
- 《建筑工程質(zhì)量與安全管理》教案
- 商場安全隱患及防范措施
- 冷庫使用安全知識培訓
- 2023信息系統(tǒng)密碼應用高風險判定指引
- 2023年12月全國大學外語等級考試考務工作手冊
- 第三單元《 There is a cake on the table 》大單元教案 四年級英語下冊(重大版)
- 普通高中語文課程標準課件
- 你是獨一無二的自己主題班會課件
- 交通運輸行業(yè)駕駛員違規(guī)處理規(guī)范培訓
- 智聯(lián)招聘測評的題庫
評論
0/150
提交評論