matlab实验报告七

成绩 辽宁工程技术大学上机实验报告 实验名称 实验七 matlab在概率统计中的应用 院系 理学院 专业 信息与计算科学 班级 信科11-1班 姓名 姜超 学号 1111010107 日期 2013-10-24 实验 目的 实验目的： 1、掌握利用MATLAB处理简单的概率问题； 2、掌握利用MATLAB处理简单的数理统计问题。 实验 准备 你为本次实验做了哪些准备： 阅读课本学习matlab的基本语法以及类的创建和运用，上网查阅相关资料，上机编写调试程序。 实验 进度 本次共有 7 个练习，完成 7 个。 实验 总结 日 本次实验的收获、体会、经验、问题和教训： 通过本次试验了解了解决概率问题的基本语句，并且复习了有关概率论和数据分析的基本知识点，让我再一次感觉到其实一个数学软件无论计算如何强大都要依赖于深厚的数学知识。现将遇到的问题，以及解决心得总结如下，第一题要求使用专用函数和通用函数两种方式来解决问题，PPT上已经将专用函数的方法总结的很全面了，下面是通用函数，命令，通用函数cdf用来计算随机变量的概率之和(累积概率值)，例如函数cdf格式：cdf( name ,K,A)；cdf( name ,K,A,B)；cdf( name ,K,A,B,C)，第二题画图区间和步长需要谨慎选择，不然图像会看不出来效果的，我一开始选择的是1:100，图像最后都挤在一起来，没有效果。 教师 评语 F1 =0.1429 F2 =0.1429 F3 =0.2857 F4 =0.2857 x1 =7.2000 x2 =7.2000 1.sys1.m F1=unifcdf(4,3,10) F2=cdf( unif ,4,3,10) F3=1-unifcdf(8,3,10) F4=1-cdf( unif ,8,3,10) x1=unifinv(0.6,3,10) x2=icdf( unif ,0.6,3,10) f1 =0.3694 f2 =0.3694 f3 =0.1587 f4 =0.8413 b1 =5.8447 b2 =5.8447 f1=normcdf(1,2,3) f2=cdf( norm ,1,2,3) f3=1-normcdf(5,2,3) f4=cdf( norm ,5,2,3) b1=norminv(0.9,2,3) b2=icdf( norm ,0.9,2,3) Fx = 0.7900 fx =0.7900 c1 =0 c2 =0 Fx=tcdf(1,9)-tcdf(-2,9) fx=cdf( t ,1,9)-cdf( t ,-2,9) c1=tinv(0.5,9) c2=icdf( t ,0.5,9) 2. sys2.m x=0:0.01:10; p1=normcdf(x,-1,1); plot(x,p1, .b ) hold on p2=normcdf(x,0,sqrt(0.4)); plot(x,p2, .r ) hold on p3=normcdf(x,0,sqrt(6)); plot(x,p3, .g ) hold on p4=normcdf(x,1,1); plot(x,p4, .y ) x=0:0.1:10; p1=chi2pdf(x, 1); plot(x,p1, r ) hold on p2=chi2pdf(x, 2); plot(x,p2, b ) hold on p3=chi2pdf(x, 3); plot(x,p3, g ) hold on p4=chi2pdf(x, 4);plot(x,p4, y ) hold on p5=chi2pdf(x, 5);plot(x,p5, m ) 3.sys3.m x=[110.1 25.2 39.8 65.4 50.0 98.1 48.3 32.2 60.4 40.3]; av =56.9800 D =768.5151 d =27.7221 z =49.1500 M =51.6111 ans =110.1000 ans =25.2000 Y =84.9000 av=mean(x) D=var(x) d=std(x) z=median(x) M=geomean(x) max(x) min(x) Y=range(x) bar(x) pie(x) 4.sys4.m t=2005:1:2008; x1=[25,13,31,23]; x2=[6,6,5,4]; x3=[45,51,33,39]; x=x1+x2+x3; X=[x2;x1;x3;x] ; y1=[0.33 0.19,0.45 0.35]; y2=[0.08,0.08,0.07,0.06]; y3=[0.59,0.73,0.48,0.59]; Y=[y2;y1;y3] ; subplot(1,2,1) bar3(t,X) subplot(1,2,2) bar3(t,Y) a =10.1824 b =1.8533 c = 9.8147 10.5501 d =1.6272 2.1529 5.sys5.m R=normrnd(10,2,1,100)； [a,b,c,d]=normfit(R,0.05) 6.sys6.m a=[6.683 6.681 6.676 6.678 6.679 6.672]; b=[6.661 6.661 6.667 6.667 6.664]; [q w e r]=normfit(a,0.1) [q w e r]=normfit(b,0.1) q =6.67816666666667 w =0.00386867763799 e =6.67498413748713 6.68134919584620 r =0.00259994387179 0.00808266362696 q =6.66400000000000 w =0.00300000000000 e =6.66113982740089 6.66686017259910 r =0.00194791550216 0.00711706707423