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MATLAB自学笔记(二十二):概率统计1

matlab仿真 파충충好气气 943℃ 0评论

一、产生随机变量

1.二项分布的随机数据的产生(binornd)

  • R = binornd(N, P)
  • R = binornd(N, P, m, n,…)
  • R = binornd(N, P, [m, n,…])

其中,N,P是二项分布参数,返回服从参数为N,P的二项分布的随机数R;m指定随机数的个数,与R同维数;m,n分别表示R的行数和列数

2.正态分布的随机数据的产生(normrnd)

normrnd函数可以产生参数为μ、σ 的正态分布的随机数据

  • R = normrnd(mu, sigma)
  • R = normrnd(mu, sigma, m, n, …)
  • R = normrnd(mu, sigma, [m, n, …])

该函数返回均值为mu,标准差为sigma的正态分布随机数据;m指定随机数的个数,n表示R的列数

二、概率密度计算

1.通用函数概率密度值(pdf、ksdensity)

pdf函数可以轻松计算概率密度

  • y = pdf(name, X, A)
  • y = pdf(name, X, A, B)
  • y = pdf(name, X, A, B, C)
  • y = pdf(obj, X)

其中,返回在x = X处,参数为A、B、C的概率密度值,对于不同的分布,参数的个数不同

name为分布函数名,其值可以在MATLAB中按如下方式获取:

在命令行窗口中输入

注:没错,就是pdf

ksdensity函数可以求取一般函数/数据的概率密度

  • [f, xi] = ksdensity(x)
  • f = ksdensity(x, xi)
  • ksdensity(…)
  • ksdensity(ax, …)
  • [f, xi, u] = ksdensity(…)
  • […] = ksdensity(… , ‘name’, value)

其中,x 为带统计的向量;xi 为计算概率密度的点;f为得到的概率密度;ax 指定绘制位置坐标轴对象;name和value 为可选属性及属性值

2.专用函数概率密度值(’name’+pdf)

  • Y = binopdf(X, N, P):X为计算点;N为试验总次数;P为每次试验中事件发生的概率;Y为概率密度

其命名规则为‘name’+pdf。name 与上面的相同,即可调用相应的专用函数求概率密度值

三、累计概率分布

1.通用函数累计概率值(cdf)

cdf函数可以用来计算随机变量x≤X的概率之和(即累计概率值)

  • Y = cdf(‘name’, X, A)
  • Y = cdf(‘name’, X, A, B)
  • Y = cdf(‘name’, X, A, B, C)
  • Y = cdf(obj, X)

其中,返回在x = X处,参数为A、B、C的概率密度值,对于不同的分布,参数的个数不同

name为分布函数名,与pdf中name相同;obj为高斯联合分布对象

2.专用函数累计概率值(’name’+cdf)

其命名规则为‘name’+cdf。name 与上面的相同,即可调用相应的专用函数求累计概率值

 

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