PPT《大学数学实验》

127 119

125 119

105 95

117 109

140 121

122 131

108 120

115 112

130 116

119 134

124 128

115 110];

[N,Y]=hist(X)频数表hist(X)直方图x1=mean(X),x2=median(X)各个统计量x3=range(X),x4=std(X)x5=skewness(X),x6=kurtosis(X) 示例 输出图和下列结果:N =

4 4

3 6

8 12

5 4

2 2Y= 95.3500 100.0500 104.7500 109.4500 114.1500 118.8500 123.5500 128.2500 132.9500 137.6500x1 = 115.2600,x2 =116.5000x3 =47,x4 =10.9690x5 = -0.0971,x6 =2.6216 3. 随机变量的概率分布及数字特征 频率与概率概率密度与分布函数 期望和方差 常用的概率分布MATLAB命令 频率与概率 在保证抽取样本的随机性和独立性,当样本容量无限增大时,频率会趋向一个确定值,这个值称为随机变量X落入区间(a,b]的概率(Probability),记作 频率: 样本数据在一个确定区间(a,b]的频数k与样本容量n的比值 p(x) 概率密度与分布函数 概率密度函数(Probability density function,简称概率密度) : 概率分布函数(Cumulative distribution function,简称分布函数) 对于连续随机变量 期望和方差 随机变量X的期望就是平均值的意思,记作EX或? 常用的概率分布 均匀分布(Uniform distribution) :X~U (a,b) 指数分布(Exponential distribution): X~Exp (?) 图5 均匀分布概率密度函数图形 正态分布(Norm distribution): 分布(Chi square): , n称自由度 定义: 服从标准正态分布的随机变量 其中 相互独立、 n为自由度 t分布(Student分布) 其中,X,Y相互独立 定义: F分布: 称自由度 相互独立 定义: 一次实验只有两种结果:成功和失败,记成功的概率为p,q=1-p,n次独立实验中成功的次数是随机变量X 当二项分布的n??,np??(常数)时 二项分布(Binomial distribution) X~B (n, p) 泊松分布(Poisson distribution) X~Poiss(?), 背景问题:产品检验中的废品个数 背景问题:服务系统在一定 时间内接到的呼唤数 MATLAB命令 poiss bino f t chi2 norm exp unif 字符 泊松分布 二项分布 F分布 t分布 分布 正态分布 指数分布 均匀分布 分布 rnd stat inv cdf pdf 字符 随机数生成 均值与方差 逆概........