《概率统计》上机教学(一).ppt

* 《概率统计》 —上机教学（一） 一、随机数的产生 与概率密度函数值的计算和密度函数作图 上机目的： 一、应用Matlab产生典型分布的随机数； 二、应用Matlab计算概率密度函数值和作密度函数图形. 上机内容：随机数的产生与概率密度函数值的计算和密度函数作图 上机软件：Matlab R = binornd(N,P,m,n) ％m,n分别表示R的行数和列数 格式 R = binornd(N,P) ％返回服从参数为N、P的二项分布的随机数 R = binornd(N,P,m) ％m指定随机数的个数 R = binornd(N,P,[m,n]) ％m,n分别表示R的行数和列数 1、随机数的产生 1.1 二项分布的随机数据的产生 命令 参数为N，P的二项随机数据 函数 binornd 例如： R=binornd(10,0.5) R = 3 R=binornd(10,0.5,1,6) R = 8 1 3 7 6 4 R=binornd(10,0.5,[1,10]) R = 6 8 4 6 7 5 3 5 6 2 R=binornd(10,0.5,[2,3]) R = 7 5 8 6 5 6 1.2 正态分布的随机数据的产生 命令 参数为μ,σ的正态分布的随机数据 函数 normrnd 格式 R = normrnd(MU,SIGMA) %返回均值为MU，标准差为SIGMA的正态分布的随机数据，R可以是向量或矩阵。 R = normrnd(MU,SIGMA,m) %m指定随机数的个数，与R同维数。 R = normrnd(MU,SIGMA,m,n) %m,n分别表示R的行数和列数 例如： n1 = normrnd(1:6,1./(1:6)) n1 = 2.1650 2.3134 3.0250 4.0879 4.8607 6.2827 n2 = normrnd(0,1,[1 5]) n2 = 0.0591 1.7971 0.2641 0.8717 -1.4462 n3 = normrnd([1 2 3;4 5 6],0.1,2,3) %mu为均值矩阵 n3 = 0.9299 1.9361 2.9640 4.1246 5.0577 5.9864 R=normrnd(10,0.5,[2,3]) %mu为10，sigma为0.5的2行3列个正态随机数 R = 9.7837 10.0627 9.4268 9.1672 10.1438 10.5955 1.3 常见分布的随机数产生 常见分布的随机数的使用格式与上面相同. 参数为MU，SIGMA的正态分布随机数 normrnd(MU,SIGMA,m,n) Normrnd 参数为Lambda的指数分布随机数 exprnd(Lambda,m,n) Exprnd 均匀分布（离散）随机数 unidrnd(N,m,n) Unidrnd [A,B]上均匀分布(连续) 随机数 unifrnd ( A,B,m,n) Unifrnd 注 释 调用形式 函数名 参数为Lambda的泊松分布随机数 poissrnd(Lambda,m,n) Poissrnd 参数为 M，K，N的超几何分布随机数 hygernd(M,K,N,m,n) hygernd 参数为 p的几何分布随机数 geornd(P,m,n) geornd 参数为N, p的二项分布随机数 binornd(N,P,m,n) binornd 1.4 通用函数求各分布的随机数据 命令 求指定分布的随机数 函数 random 格式 y = random(‘name’,A1,A2,A3,m,n) %name的取值见下表；A1，A2，A3为分布的参数；m，n指定随机数的行和列 例如 产生12（3行4列）个均值为2，标准差为0.3的正态分布随机数. y=random(norm,2,0.3,3,4) y = 2.3567 2.0524 1.8235 2.0342 1.9887 1.9440 2.6550 2.3200 2.0982 2.2177