matlab概率论实验.doc

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2016-12-30 发布于重庆
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概率统计 MATLAB 数值实验报告实验名称：逆累积分布函数学号姓名：贾泽渊一、实验目的掌握计算随机变量分布律或概率密度值的Matlab命令 2.掌握计算分布函数的Matlab命令 3.学习常见分布的随机变量的模拟与应用。实验方法利用Matlab对常见分布函数验证仿真实验过程二项分布计算二项分布b(25,0.4)概率值分别为0.2，0.4，0.4，0.8时所对应的x的值。命令： p=0.2:0.2:0.8; x=binoinv(p,25,0.4) 检验： y1=binocdf(x,25,0.4); 正态分布计算标准正态分布N(0,1)概率值分别为0.2，0.4， 0.6，0.8，所对应的x的值命令： y=0.2:0.2:0.8； x=norminv(y,0,1) 检验： y1= normcdf(x,0,1) 卡布分布计算自由度为9的卡方分布的上α分位点，其中α=0.2，0.08，0.045 命令： x=[0.2,0.08,0.045]; y=chi2inv(1-x,9) 4.标准正态分布的α分位数命令： %α分位数示意图（标准正态分布，α=0.05） clear,clf data=normrnd(0,1,300,1); xalpha1=norminv(0.05,0,1); xalpha2=norminv(0.95,0,1); xalpha3=norminv(0.025,0,1); xalpha4=norminv(0.975,0,1); subplot(3,1,1) capaplot(data,[-inf,xalpha1]);axis([-3,3,0,0.45]) subplot(3,1,2) capaplot(data,[xalpha2,inf]);axis([-3,3,0,0.45]) subplot(3,1,3) capaplot(data,[-inf,xalpha3]);axis([-3,3,0,0.45]) hold on capaplot(data,[xalpha4,inf]);axis([-3,3,0,0.45]) hold off xalpha1 xalpha2 xalpha3 xalpha4 实验结果 1.二项分布 x 8 9 11 12 y1 0.2735 0.4246 0.7323 0.8462 2.正态分布 x -0.8416 -0.2533 0.2533 0.8416 y1 0.2000 0.4000 0.6000 0.8000 3.卡布分布 x 0.2 0.08 0.045 y 12.2421 15.4211 17.2460 4.标准正态分布α分位数的概念图示