《经济预测与决策技术及MATLAB实现》课件 第1、2章 MATLAB的基础计算与统计数据处理；经济预测概述.ppt

4、随机数生成：unifrnd(A,B,m,n)%产生[A,B]上m行n列均匀分布（连续）随机数unidrnd(N,m,n)%产生[1,N]上m行n列均匀分布（离散）随机数normrnd(mu,sigma,m,n)%参数为mu，sigma的正态分布m×n随机数矩阵exprnd(Lambda,m,n)%参数为Lambda的指数分布m×n随机数矩阵poissrnd(Lambda,m,n)%参数为Lambda的泊松分布m×n随机数矩阵rand(n)%生成元素在(0,1)内均匀分布n×n随机矩阵randn(m,n)%生成m×n阶N(0,1)正态分布随机矩阵1.4.4统计作图1.条形图bar、bar3二维和三维竖条形图barh、bar3h二维和三维水平条形图首页bar(X,Y)%X是横坐标向量，Y可以是向量或矩阵bar(X,Y,width)%width竖条的宽度，默认值为0.8bar(…,’grouped’)%产生组合的条形图bar(…,’stacked’)%产生堆叠的条形图例如Y=[253;386;573;984]bar(Y)bar3(Y,group’)barh(Y,stack’)bar3h(Y,stack)绘制指定x轴为字符串、条形末端为数字的条形图首页编写MATLAB程序：X=categorical({第一季度,第二季度,第三季度,第四季度});%分类数组X=reordercats(X,{第一季度,第二季度,第三季度,第四季度});%保留顺序Y=[2026,3536;2835,45,46;2230,3941];b=bar(X,Y)fork=1:3xtips=b(k).XEndPoints;ytips=b(k).YEndPoints;labels=string(b(k).YData);text(xtips,ytips,labels,HorizontalAlignment,center’,VerticalAlignment,bottom)end首页2.频数直方图1）正整数的频率表tabulate(X)%X为正整数构成的向量，返回3列：第1列中包含X的值，第2列为这些值的个数，第3列为这些值的频率。2）直方图hist(X,k)%画出将区间[min(X),max(X)]分为k个小区间（缺省为10）的直方图3）附加有正态密度曲线的直方图histfit(X)%X为向量，返回直方图和正态曲线4）histogram(X)%绘制自动划分小区间（bin）的直方图（直方图新本版）例如：X=[145363425857];tabulate(X)X=randn(1,100);histogram(X)3.饼形图pie和pie3二维和三维饼形图pie(X)%X是向量pie(X,explode)%explode用于指定饼形图中的某些片是否和整个饼形图脱开pie3(…,labels)%labels用于标注饼形图中的字符串数组，与X同维，缺省时以所占的比例为标注X=[8095867867]pie(X,[00010])pie3(X,[00010],{语文,数学,外语,物理,化学})pie3(X,[00010],{语文20%,数学23%,外语21%,物理19%,化学17%})4.经验累积分布函数图形cdfplot(X)%做样本X（向量）的累积分布函数图形[h,stats]=cdfplot(X)%h表示曲线的环柄,stats表示样本的一些特征X=unidrnd(4,1,20);[h,stats]=cdfplot(X)5绘制正态分布概率图形normplot(X)%若X为向量，则显示正态分布概率图形X=normrnd(0,2,1,100);no