数据的统计分析

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1、新乡学院数学与信息科学系实验报告实验项目名称数据的统计分析所属课程名称数学实验实验类型综合性实验实验日期2013-5-20班级学号姓名成绩12一、实验概述：【实验目的】本实验利用matlab来清晰直观的画出概率密度函数曲线，通过画图来对这些概率密度函数曲线来有个直观的认识，对数据分布的形态猜测，对某些概率分布的密度函数的估计以及简单的正态假设检验，来找到生活中的数据的一些规律。【实验原理】1.概率密度函数pdf系列．以normpdf()为例，调用格式：y=normpdf(x,mu,sigma)，计算参数为mu和sigma的样本数据x的正态概率密度函数．参数sigma必须为正．其中：

2、mu为均值，sigma为标准差．2.参数估计fit系列．以normfit()为例，调用格式：[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100（1－alpha）%的置信区间．如alpha=0.01时，则给出置信度为99％的置信区间．不写明alpha，即表示alpha取0.05．3．load()函数．调用格式：S=load('数据文件')将纯数据文件（文本文件）中的数据导入Matlab，S是双精度的数组，其行数、列数与数据文件相一致．4．ttest(x,m,alpha)函数：假设检验函数．此函数

3、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．h=1表示拒绝零假设，h=0表示不能拒绝零假设．【实验环境】Matlab7.1.0MicrosoftWindows7二、实验内容：【实验方案】1．写出书中未介绍的10种概率分布的密度函数（Beta分布，Gamma分布，超几何分布，对数正态分布、、、），写出它们的密度函数表达式，并画出相应的图形。8.用该函数求解如下问题：某种电子元件的寿命X（以小时计）服从正态分布，均未知，现测得16只元件的寿命如下：12159280101212224379179264222362168250149

4、260485170问当取alpha=0.5时，（1）是否有理由认为元件的平均寿命不大于225小时？（2）是否有理由认为元件的平均寿命不大于295小时？9.查看函数ttest2()的用法，并用于处理Matlab统计工具中的数据文件gas.mat.回答问题：一月份油价price1与二月份油价price2的均值是否相同？【实验过程】（实验步骤、记录、数据、分析）1.（1）：Beta函数的分布密度函数如下：x=-5:0.2:5;y=betapdf(x,0,1);y1=betapdf(x,1,2);y2=betapdf(x,3,2);y3=betapdf(x,0.5,2);y4=betapd

5、f(x,2,0.5);plot(x,y,'.',x,y1,'-',x,y2,':',x,y3,'--',x,y4,'+')12（2）Gamma函数的分布密度函数如下：x=-1:0.5:10;y=gampdf(x,0.5,2);y1=gampdf(x,1,2);y2=gampdf(x,1.5,2);y3=gampdf(x,2,2);y4=gampdf(x,3,2);plot(x,y,'.',x,y1,'-',x,y2,':',x,y3,'--',x,y4,'+')（3）超几何分布　　x=0:8;y=hygepdf(x,100,20,10);plot(x,y);12（4）对数正态分布密

6、度函数如下x=(10:100:10000);y=lognpdf(x,log(20000),1.0);plot(x,y);12（5）负二项分布x=0:40;y=nbinpdf(x,10,0.6);plot(x,y)12（6）：F分布密度函数如下;x=(0.01:0.1:10.01);y=ncfpdf(x,5,20,10);plot(x,y);12(7)非负中心t分布密度函数如下p(x)=x=(0:0.1:10);y=nctpdf(x,4,2);plot(x,y);12(8)非负中心卡方分布密度函数如下p（x）=x>2x=0:0.01:20;y=ncx2pdf(x,6,5);plot(

7、x,y);12(9)瑞利分布其密度函数如下p（x）=,=0x=0:0.01:5;y=weibpdf(x,1,6);plot(x,y);128.用该函数求解如下问题：某种电子元件的寿命X（以小时计）服从正态分布，均未知，现测得16只元件的寿命如下：15928010121222437917926422236216825014926048