MATLAB课件概率论基础.docVIP

第十章 概率论基础 以下将简单的介绍排列组合公式的计算，随机数的产生以及常见函数的概率密度的计算。 1.1排列组合 1阶乘：=factorial(n) 【例1.1】计算3！ factorial(3) ans = 6 2组合：=nchoosek(n,k) 【例1.2】计算 nchoosek(5,3) ans = 10 3排列：= nchoosek(n,k)* factorial(k) 【例1.3】计算 nchoosek(5,3)* factorial(3) ans = 60 也可自行编写程序： function y=pailie(n,k) y=nchoosek(n,k)* factorial(k); pailie(5,3) y = 60 1.2随机数的产生 1.2.1. 二项分布的随机数据的产生 命令 生成参数为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。 R = binornd(N,P,m) % 随机生成m行m列数据。 R = binornd(N,P,m,n) % m,n分别表示R的行数和列数。 【例1.4】 R=binornd(10,0.4) R = 4 R=binornd(10,0.4,3) R = 2 4 4 3 4 3 2 7 4 R=binornd(10,0.4,1,5) R = 3 5 6 5 5 R=binornd(10,0.4,[2,5]) R = 4 1 4 3 4 7 6 6 4 2 1.2.2 正态分布的随机数据的产生 命令 生成参数为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) % 随机生成m行m列数据。 R = normrnd(MU,SIGMA,m,n) % m,n分别表示R的行数和列数。 【例1.5】 R=normrnd(12,0.4,[2,4]) %mu为12，sigma为0.4的2行4列个正态随机数 R = 11.3319 11.5149 12.2609 12.4331 12.1887 12.0265 12.1308 12.4024 R=normrnd(12,0.4,3) R = 12.8711 12.1765 12.0658 12.4554 11.4407 12.2991 11.0012 11.8980 11.8908 1.2.3常见分布的随机数产生函数 常见分布的随机数函数的使用格式与上面相同，具体见表1.1 表1.1 随机数产生函数表 函数名 调用形式 注 释 Unifrnd unifrnd ( A,B,m,n) [A,B]上均匀分布(连续) 随机数 Unidrnd unidrnd(N,m,n) 均匀分布（离散）随机数 Exprnd exprnd(Lambda,m,n) 参数为Lambda的指数分布随机数 Normrnd normrnd(MU,SIGMA,m,n) 参数为MU，SIGMA的正态分布随机数 chi2rnd chi2rnd(N,m,n) 自由度为N的卡方分布随机数 Trnd trnd(N,m,n) 自由度为N的t分布随机数 Frnd frnd(N1, N2,m,n) 第一自由度为N1,第二自由度为N2的F分布随机数 gamrnd gamrnd(A, B,m,n) 参数为A, B的分布随机数 betarnd betarnd(A, B,m,n) 参数为A, B的分布随机数 lognrnd lognrnd(MU, SIGMA,m,n) 参数为MU, SIGMA的对数正态分布随机数 nbinrnd nbinrnd(R, P,m,n) 参数为R，P的负二项式分布随机数 ncfrnd ncfrnd(N1, N2, delta,m,n) 参数为N1，N2，delta的非中心F分布随机数 nctrnd nctrnd(N, delta,m,n) 参数