MATLAB数学手册教程_第4章__概率统计学案.doc

目录 4章 概率统计 134 4.1 随机数的产生 134 4.1.1 二项分布的随机数据的产生 134 4.1.2 正态分布的随机数据的产生 134 4.1.3 常见分布的随机数产生 135 4.1.4 通用函数求各分布的随机数据 135 4.2 随机变量的概率密度计算 136 4.2.1 通用函数计算概率密度函数值 136 4.2.2 专用函数计算概率密度函数值 137 4.2.3 常见分布的密度函数作图 138 4.3 随机变量的累积概率值(分布函数值) 141 4.3.1 通用函数计算累积概率值 141 4.3.2 专用函数计算累积概率值（随机变量的概率之和） 141 4.4 随机变量的逆累积分布函数 143 4.4.1 通用函数计算逆累积分布函数值 143 4.4.2 专用函数-inv计算逆累积分布函数 143 4.5 随机变量的数字特征 145 4.5.1 平均值、中值 145 4.5.2 数据比较 147 4.5.3 期望 148 4.5.4 方差 149 4.5.5 常见分布的期望和方差 151 4.5.6 协方差与相关系数 152 4.6 统计作图 153 4.6.1 正整数的频率表 153 4.6.2 经验累积分布函数图形 154 4.6.3 最小二乘拟合直线 154 4.6.4 绘制正态分布概率图形 154 4.6.5 绘制威布尔(Weibull)概率图形 155 4.6.6 样本数据的盒图 155 4.6.7 给当前图形加一条参考线 156 4.6.8 在当前图形中加入一条多项式曲线 156 4.6.9 样本的概率图形 157 4.6.10 附加有正态密度曲线的直方图 157 4.6.11 在指定的界线之间画正态密度曲线 158 4.7 参数估计 158 4.7.1 常见分布的参数估计 158 4.7.2 非线性模型置信区间预测 161 4.7.3 对数似然函数 164 4.8 假设检验 165 4.8.1 已知，单个正态总体的均值μ的假设检验（U检验法） 165 4.8.2 未知，单个正态总体的均值μ的假设检验( t检验法) 166 4.8.3 两个正态总体均值差的检验（t检验） 167 4.8.4 两个总体一致性的检验——秩和检验 168 4.8.5 两个总体中位数相等的假设检验——符号秩检验 168 4.8.6 两个总体中位数相等的假设检验——符号检验 169 4.8.7 正态分布的拟合优度测试 169 4.8.8 正态分布的拟合优度测试 170 4.8.9 单个样本分布的 Kolmogorov-Smirnov 测试 170 4.8.10 两个样本具有相同的连续分布的假设检验 171 4.9 方差分析 172 4.9.1 单因素方差分析 172 4.9.2 双因素方差分析 174 4章 概率统计 本章介绍MATLAB在概率统计中的若干命令和使用格式，这些命令存放于MatlabR12\Toolbox\Stats中。 4.1 随机数的产生 4.1.1 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 格式 R = binornd(N,P) %N、P为二项分布的两个参数，返回服从参数为N、P的二项分布的随机数，N、P大小相同。 R = binornd(N,P,m) %m指定随机数的个数，与R同维数。 R = binornd(N,P,m,n) %m,n分别表示R的行数和列数 例4-1 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 n = 10:10:60; r1 = binornd(n,1./n) r1 = 2 1 0 1 1 2 r2 = binornd(n,1./n,[1 6]) r2 = 0 1 2 1 3 1 4.1.2 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