MATLAB数理统计程序.doc

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1、个人收集整理勿做商业用途正态总体均值、方差的参数估计与置信区间估计P316例6.5。1置信区间估计clear;Y=[14.8513.0113。5014.9316.9713.8017。9513。3716。2912。38];X=normrnd(15,2,10,1)%随机产生数[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(X,0。1)%正态拟合[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(Y,0.1)%正态拟合X=15.257316。3129

2、12.664414。078814.475112.573712。361116。862415。022513.7097muhat=14.3318sigmahat=1.5595muci=13.427815.2358sigmaci=1.13742。5657muhat=14。7050sigmahat=1。8432muci=13。636515。7735sigmaci=1。34433.0324P320例6。5。5置信区间估计clear;Y=[4.684.854.324。854.615。025.204.604.5

3、84。724。384。70];[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(Y,0。05)muhat=4。7092sigmahat=个人收集整理勿做商业用途0。2480muci=4。55164.8667sigmaci=0.17570.4211P321例6.5.6置信区间估计clear;Y=[45.345.445。145.345.545.745。445.345.6];[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(Y,0.05)muhat=

4、45.4000sigmahat=0.1803muci=45。261445.5386sigmaci=0。12180.3454单正态总体均值的假设检验方差sigma已知时P338例7.2。1%[h,p,ci,zval]=ztest(X,mu,sigma,alpha,tail,dim)clearall;X=[8。058.158.28。18。25];[h,p,ci,zval]=ztest(X,8,0.2,0.05)h=0p=0.0935ci=7。97478。3253zval=1.6771注:p为观察值的

5、概率ci为置信区间;zval统计量值若h=0:表示在显著性水平alpha下,不能否定原假设;若h=1:表示在显著性水平alpha下,否定原假设;若tail=0:表示双边假设检验;若tail=1:表示单边假设检验(mu>mu0);若tail=0:表示单边假设检验(mu〈mu0);个人收集整理勿做商业用途dim表示根据指定的维数进行检验%[h,p,ci,zval]=ztest(X,mu,sigma,alpha)%X=normrnd(mu,sigma,N,M);随机产生均值为mu,标准差为sigma的

6、M行N例随机数;clearall;X=normrnd(100,5,100,1);mu=mean(X)sigmal=5;[h,p,ci,zval]=ztest(X,100,5,0。05)mu=99。8810h=0p=0。8119ci=98。9011100。8610zval=—0。2379单正态总体均值的假设检验方差sigma未知时P338例7.2.2%[h,p,ci,tstat]=ttest(X,mu0,alpha,tail,dim)clearall;X=[239。7239.6239240239。

7、2];[h,p,ci,tstat]=ttest(X,240,0。05)h=1p=0。0491ci=239.0033239.9967tstat=tstat:—2.7951df:4sd:0.4000注:p为观察值的概率ci为置信区间;tstat统计量值若h=0:表示在显著性水平alpha下,不能否定原假设;若h=1:表示在显著性水平alpha下,否定原假设;df为自由度;sd为样本标准背离个人收集整理勿做商业用途若tail=0:表示双边假设检验;若tail=1:表示单边假设检验(mu>mu0);若t

8、ail=0:表示单边假设检验(mu〈mu0);dim表示根据指定的维数进行检验单正态总体方差的假设检验总体均值未知时%[h,p,varci,stats]=vartest(x,var0,alpha,tail)clearall;X=[49。450。550.751。749.847。949.251。448.9];[h,p,varci,stats]=vartest(X,1。5,0.05,0)h=0p=0。8383varci=0.69705。6072stats=chisqstat:8。1481df:8注:p

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