数学建模社区-数学中国

标题: 应该不错 [打印本页]
作者: 惊瞥孤鸿影    时间: 2012-6-20 20:52
标题: 应该不错
看附件
; v$ G2 y% L* ], A4 Jmatlab 命令
$ q/ p; @5 t: ?. e: h基本统计量: 9 l$ F/ ]- O; p; t
均值:mean(x)    中位数median(x)         标准差std(x) 9 f* i4 k) d$ `5 _3 Z
方差:var(x)     偏度skewness(x)         峰度kurtosis(x)   e4 m& E9 f( k" U( g4 T- I
常见的概率分布函数
, E+ ?7 U; s+ [: f5 T; S正态分布:norm   指数分布:exp    泊松分布:poiss   K. z* a! |2 y
beta分布:beta   威布尔分布:weib kafang分布:chi2
3 M0 X, }4 _1 }5 v2 a+ G% et分布:t         f分布:F 5 `: \8 t$ v% ]/ x6 P
, d2 Q; i1 L& G: L6 Z$ k
工具箱对每一种分布都提供五类函数，其命令字符为： # X! ?# I. d( }) `- c; x7 r
概率密度:pdf
- h4 e/ Q! ^! J( ]! ]" A+ W" x概率分布:cdf 7 a! A- Z7 ]0 T) C# l! A# b
逆概率分布:inv ' B4 C7 y, _5 X0 U. o( o4 G2 q
均值与方差:stat & L6 x2 i0 P( x( b8 G2 d
随机数生成:rnd $ R; a, {8 Z; M7 S& z' L& ~- F; Q$ p
随机数生成:rnd
% J5 ]5 c& i2 {+ |参数估计：fit
0 M1 P* c3 O/ o* u+ `
# l. L# J. [/ r- X当需要一种分布的某一类函数时，将以上所列的分布命令字符与函数命令字符接起来 ; D- G+ H4 H4 K
并输入自变量（可以使标量，数组或矩阵）和参数即可。   U, _5 t6 u; x2 j8 \
0 @! f! A5 C: c" T
对均值为mu，标准差为sigma的正态分布，举例：
  t0 P) N, X# [1 S8 d" p1.概率密度函数 9 W6 J% _$ p% K
p=normpdf(x,mu,sigma)(mu=0,sigma=1是可以省略)
) {0 r0 U7 S. o. H2.概率分布 ; B% _/ a0 I" l+ z% j
p=normcdf(x,mu,sigma)
9 T$ H( ^! P; |6 L2 v" C  z) @; f0 w可用于计算概率
3 p; G6 x- m; M/ C4 t- Z% f  G3.逆概率分布 1 S6 h8 Y+ H7 w% n; E3 |
x=norminv(a,mu,sigma) : s/ R4 R/ I' Z- u& E4 n
即可求出x，使得P{X<x}=a ' [3 }* E8 \3 F+ ~$ ?4 x
可用于求分位数 $ ~1 o3 N  B- R% G" a5 e
4.均值和方差
: ]' k$ J/ f/ m2 t& R[m,v]=normstat(mu,sigma) ) ^- g7 Q: m, M9 X$ x. q3 T
5.随机数生成 3 `5 Q* z: |7 q/ x
M=normrnd(mu,sigma,m,n)即可生成m*n阶的正态分布随机数矩阵
" [: P$ `, C" R# t1 X
8 I7 n/ [5 x5 C% e$ s3 I' X, p0 ^  o. W
频数直方图 2 `2 l" Z8 i2 s, E( @+ f$ T
频数直方图 , E# `  L$ f, `/ k
1.给出数组data的频数表的命令为：[N,X]=hist(data,k)
0 u1 q; X+ k8 V$ w9 L将数据分为k个小区间（缺省为10），返回数组data落在每一个区间的频数N和每一个小区7 D# O# @, M+ I4 u1 U7 a+ Y5 p% W
间
1 @+ R, M: \7 d& b4 n* G9 j- B的中点x , c) `0 t( B0 S3 Q) Q8 M
2.描速数组data的频数直方图命令为hist(data,k) 1 ^7 D# ?* |3 F$ ^# R6 c

4 w6 b# K+ M! Z正态总体的参数估计

Matlab_的统计函数.pdf

137.06 KB, 下载次数: 2, 下载积分: 体力 -2 点



欢迎光临 数学建模社区-数学中国 (http://www.madio.net/) Powered by Discuz! X2.5