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经 管 数 学 2.4、用MATLAB计算随机变量的分布 2.4.1、 用MATLAB计算二项分布 2.4.2、用MATLAB计算泊松分布 计算在区间[a,b]服从均匀分布的随机 变量的分布函数在X处的值。 的指数分布的随机 变量在区间[0,x]取值的概率。 时,在MATLAB 中用命令函数 * * 第四节 用MATLAB计算随机变量的分布 第二章 随机变量及其分布 当随机变量 X~B(n,p) 时,在MATLAB中用命令函数 案例分析见2.19 计算某事件发生的概率为p的n重贝努利试验中,该事件发生的次数为X的概率。 样本空间数量 事件概率 计算服从参数为lambda 的泊松分布的随机变量在[0,x]取值的概率。 案例分析见2.20 当随机变量X~P(λ)时,在MATLAB中用命令函数 计算服从参数为lambda 的泊松分布的随机变量取值x的概率。用命令函数 案例分析见2.21 当随机变量 X~U(a,b) 时,在MATLAB中 用命令函数 计算在区间[a,b]服从均匀分布的随机变 量的概率密度在x处的值。用命令函数 2.4.3、用MATLAB计算均匀分布 案例分析见2.22 当随机变量X~E(λ)时,在MATLAB 中用命令函数 计算服从参数为λ的指数分布的随机 变量的概率密度。用命令函数 计算服从参数为 2.4.4、用MATLAB计算指数分布 案例分析见2.23 计算服从参数为μ,σ的正态分布的随机 变量的分布函数在K处的值。 计算服从参数为μ,σ的正态分布的随机 变量的概率密度。用命令函数 当随机变量 2.4.5、用MATLAB计算正态分布 解 案例2.19 在一级品率为0.2的大批产品中,随机地抽取20个产品,求其中有2个一级品的概率。 在MATLAB中,输入: clear Px=binopdf(2,20,0.2) 回车显示 Px = 0.1369 即所求概率为0.1369。 三、用MATLAB计算随机变量的分布 思路 案例2.20 利用泊松分布计算 故 P(保险公司亏本)=1-0.9999=0.0001 用MATLAB计算案例2.8。 (1)P(保险公司亏本)= 在MATLAB中,输入 clear P1=poisscdf(15,5) P1 = 0.9999 即 在MATLAB中,输入 P=poisscdf(5,5) (2) P(获利不少于10万元)= 在MATLAB中,输入 P=poisscdf(10,5) (3) P(获利不少于20万元)= P = 0.9863 即 P = 0.6160 即 案例2.21 案例2.12乘客到车站候车时间ξ~U(0,6),计算 解 在MATLAB中,输入 p1=unifcdf(3,0,6) p1 = 0.5000 p2=unifcdf(1,0,6) p2= 0.1667 p1-p2 ans = 0.3333 即 =0.3333
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