matlab数据的统计分析

matlab数据的统计分析

ID:36574186

大小:285.10 KB

页数:35页

时间:2019-05-09

matlab数据的统计分析_第1页
matlab数据的统计分析_第2页
matlab数据的统计分析_第3页
matlab数据的统计分析_第4页
matlab数据的统计分析_第5页
资源描述:

《matlab数据的统计分析》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在教育资源-天天文库

1、现实生活中的许多数据都是随机产生的,如考试分数、月降雨量、灯泡寿命等。从数理统计角度来看,这些数据其实都是符合某种分布的,这种规律就是统计规律。本实验主要通过对概率密度函数曲线的直观认识和数据分布的形态猜测,以及密度函数的参数估计,进行简单的正态假设检验,揭示日常生活中随机数据的一些统计规律。问题背景和实验目的Matlab相关命令介绍pdf概率密度函数y=pdf(name,x,A)y=pdf(name,x,A,B)或y=pdf(name,x,A,B,C)返回由name指定的单参数分布的概率密度,x为样本数据name用来指定分布类型,其取值可以是:'bet

2、a'、'bino'、'chi2'、'exp'、'ev'、'f'、'gam'、'gev'、'gp'、'geo'、'hyge'、'logn'、'nbin'、'ncf'、'nct'、'ncx2'、'norm'、'poiss'、'rayl'、't'、'unif'、'unid'、'wbl'。返回由name指定的双参数或三参数分布的概率密度Matlab相关命令介绍例:x=-8:0.1:8;y=pdf('norm',x,0,1);y1=pdf('norm',x,1,2);plot(x,y,x,y1,':')注:y=pdf('norm',x,0,1)y=normpdf(

3、x,0,1)相类似地,y=pdf('beta',x,A,B)y=betapdf(x,A,B)y=pdf('bino,x,N,p)y=binopdf(x,N,p)…………Matlab相关命令介绍normfit正态分布中的参数估计[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(x,alpha)对样本数据x进行参数估计,并计算置信度为1-alpha的置信区间alpha可以省略,缺省值为0.05,即置信度为95%load从matlab数据文件中载入数据S=load('数据文件名')hist绘制给定数据的直方图hist(x,m)Matl

4、ab相关命令介绍table=tabulate(x)绘制频数表,返回值table中,第一列为x的值,第二列为该值出现的次数,最后一列包含每个值的百分比。ttest(x,m,alpha)假设检验函数。此函数对样本数据x进行显著性水平为alpha的t假设检验,以检验正态分布样本x(标准差未知)的均值是否为m。Matlab相关命令介绍normplot(x)统计绘图函数,进行正态分布检验。研究表明:如果数据是来自一个正态分布,则该线为一直线形态;如果它是来自其他分布,则为曲线形态。wblplot(x)统计绘图函数,进行Weibull分布检验。Matlab相关命令介

5、绍其它函数cdf系列函数:累积分布函数inv系列函数:逆累积分布函数rnd系列函数:随机数发生函数stat系列函数:均值与方差函数例:p=normcdf(-2:2,0,1)x=norminv([0.0250.975],0,1)n=normrnd(0,1,[15])n=1:5;[m,v]=normstat(n'*n,n'*n)常见的概率分布二项式分布Binomialbino卡方分布Chisquarechi2指数分布ExponentialexpF分布Ff几何分布Geometricgeo正态分布Normalnorm泊松分布PoissonpoissT分布Tt均匀

6、分布Uniformunif离散均匀分布DiscreteUniformunid连续分布:正态分布正态分布(连续分布)如果随机变量X的密度函数为:则称X服从正态分布。记做:标准正态分布:N(0,1)正态分布也称高斯分布,是概率论中最重要的一个分布。如果一个变量是大量微小、独立的随机因素的叠加,那么它一定满足正态分布。如测量误差、产品质量、月降雨量等正态分布举例x=-8:0.1:8;y=normpdf(x,0,1);y1=normpdf(x,1,2);plot(x,y,x,y1,':')例:标准正态分布和非标准正态分布密度函数图形连续分布:均匀分布均匀分布(连

7、续分布)如果随机变量X的密度函数为:则称X服从均匀分布。记做:均匀分布在实际中经常使用,譬如一个半径为r的汽车轮胎,因为轮胎上的任一点接触地面的可能性是相同的,所以轮胎圆周接触地面的位置X是服从[0,2r]上的均匀分布。均匀分布举例x=-10:0.01:10;r=1;y=unifpdf(x,0,2*pi*r);plot(x,y);连续分布:指数分布指数分布(连续分布)如果随机变量X的密度函数为:则称X服从参数为的指数分布。记做:在实际应用问题中,等待某特定事物发生所需要的时间往往服从指数分布。如某些元件的寿命;随机服务系统中的服务时间;动物的寿命等都

8、常常假定服从指数分布。指数分布具有无记忆性:指数分布举例x=0:0.1:30;y

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。