概率论上机实验报告.doc

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1、实验一实验题目:通过模拟实验，验证男孩、女孩的出生频率接近。问题分析我们知道，出生的是男孩还是女孩仅仅决定于父亲遗传给子女的染色体是X或者是Y染色体，而且父亲产生X和Y染色体的概率是一样的，所以这里可以通过产生一万个0~1的随机数，小于0.5的就可以定义为产生X染色体，也就是出生的是女孩，反之为男孩，最后计算男女孩占总数的比例来验证频率1/2。源代码boy=0;girl=0;fori=1:1:10000a=rand;ifa<0.5boy=boy+1;elsegirl=girl+1;endends=boy/10000实验结果s=0.4958通过

2、得到的结果我们可以知道出生的男女孩比例确实为1/2。实验二实验题目:通过血检对某地区的个人进行某种疾病普查。有两套方案：方案一是逐一检查；方案二是分组检查。那么哪一种方案好？若这种疾病在该地区的发病率为0.1；0.05；0.01，试分析评价结果。问题分析类似于上一个题目，依然可以通过产生随机数的方法，其中可以定义小于p（患病率）的为患病者，大于p的就是健康的人，此时若分组中没有患病者，则一组只要检查一次即可，反之则要检查组中人数+1次，组后算出检查总数与所检查的总人数比较来确定究竟是哪一种检查方案更好。其中，由于就做一次实验可以有较大的偶然性

3、，所以进行多次循环求平均值以确保实验的科学性与准确性。源代码total=0;forq=1:100number=0;p=0.05;%患病的概率k=100;%所分的组数t=100;%每组的人数N=k*t;%总人数NA=rand(k,t);fori=1:k,%循环检查每个分组h=1;forl=1:t%遍历分组中的每个成员看是否患病者ifA(i,l)

4、er;endnumber=total/100实验结果number=6491number=10039number=10098通过实验结果我们可以看出在每个分组有一百人的情况下（一共有100个分组），只有患病率为0.01的时候分组检查方案才有明显的优势，而在患病率为0.05和0.1的时候则没有任何的优势可言，相反的会更加麻烦，其实通过带入不同的每组人员数值可以发现在每组人数为40人的时候，患病率为0.05时，用分组检查的方案就没有明显的优势。在患病率为0.1时这个数值会更小。实验三实验题目:来自总体的样本观测值如下，计算样本均值，样本方差，样本中

5、位数，样本极差，画出频率直方图，经验分布函数图。（162519202533242320242517152122261523222014161114281813273125241619232617143021181618192022192218262613211311192318242813112515171822161312131109151821151217131412161008231811162813212212081521181616192819121419282813212819111518241816281915132214162

6、4202818182814132829242814181818082116243216281915181810121618193308111827231122221328142218261816322725241717283316202832192318281524282916171918）问题分析本题主要就是对于样本的各种相关概率统计，而已用matlab中概率统计相关的函数进行解决，思路和方法都很明确。过程应该来说也很简单。源代码a=[16251920253324232024251715212226152322201416111428181

7、3273125241619232617143021181618192022192218262613211311192318242813112515171822161312131109151821151217131412161008231811162813212212081521181616192819121419282813212819111518241816281915132214162420281818281413282924281418181808211624321628191518181012161819330811182723112

8、2221328142218261816322725241717283316202832192318281524282916171918];E=mean(a)D=va