西安交大概率论与数理统计上机实验报告.docx

概率论与数理统计
上机实验报告
实验内容
使用MATLAB软件进行验证性实验,掌握用MATLAB实现概率统计中的常见计算。本次实验包括了对二维随机变量,各种分布函数及其图像以及频率直方图的考察。
1、列出常见分布的概率密度及分布函数的命令,并操作。
2、掷硬币150次,,这150次中正面出现的次数记为,
(1) 试计算的概率和的概率;
(2) 绘制分布函数图形和概率分布律图形。
3、用Matlab软件生成服从二项分布的随机数,并验证泊松定理。
4、设是一个二维随机变量的联合概率密度函数,画出这一函数的联合概率密度图像。
5、来自某个总体的样本观察值如下,计算样本的样本均值、样本方差、画出频率直方图。
A=[16 25 19 20 25 33 24 23 20 24 25 17 15 21 22 26 15 23 22
     20 14 16 11 14 28 18 13 27 31 25 24 16 19 23 26 17 14 30 21
     18 16 18 19 20 22 19 22 18 26 26 13 21 13 11 19 23 18 24 28
     13 11 25 15 17 18 22 16 13 12 13 11 09 15 18 21 15 12 17 13
     14 12 16 10 08 23 18 11 16 28 13 21 22 12 08 15 21 18 16 16
     19 28 19 12 14 19 28 28 28 13 21 28 19 11 15 18 24 18 16 28
     19 15 13 22 14 16 24 20 28 18 18 28 14 13 28 29 24 28 14 18
     18 18 08 21 16 24 32 16 28 19 15 18 18 10 12 16 26 18 19 33
     08 11 18 27 23 11 22 22 13 28 14 22 18 26 18 16 32 27 25 24
17 17 28 33 16 20 28 32 19 23 18 28 15 24 28 29 16 17 19 18]
6. 利用Matlab软件模拟高尔顿板钉试验。
7. 自己选择一个与以上问题不同类型的概率有关的建模题目,并解决。
实验目的
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试验任务及结果
列出常见分布的概率密度及分布函数的命令,并操作。
二项分布Y~B(100,)
x=0:100;
y=binocdf(x,100,);
plot (x, y);
均匀分布 U(0,5)
x=0:1:5;
y=unifpdf(x,0,5);
plot (x, y,'LineWidth',3);
指数分布 Y~exp(3)
x=0:20;
y=exppdf(x,3);
plot (x, y);
正态分布X~N(0,1)
x=-10:10;
y=normpdf(x,0,1);
plot (x, y);
泊松分布X~P(3)
x=0:10;
y=poisscdf(x,3);
plot (x, y);

卡方(c)分布
x=0:100;
y=chi2pdf(x,1);
plot (x, y);
掷硬币150次,,这150次中正面出现的次数记为,试计算的概率和的概率;绘制分布函数图形和概率分布律图形。
binopdf(45,150,)
binocdf(45,150,)
x=0:1:150;
y1=binopdf(x,150,);
y2=binocdf(x,150,);
subplot(1,2,1);
plot(x,y1);
subplot(1,2,2);
plot(x,y2);
其中y1,y2的值即为概率,
可以插入y1,y2以显示数值。
运行结果:
用Matlab软件生成服从二项分布的随机数,并验证泊松定理。
binornd(2000,,1,20)
x=0:1:200;
y1=binopdf(x,200,);
y2=binopdf(x,2000,);
y3=binopdf(x,20000,);
y4=poisspdf(x,80);
subplot(1,3