• .2 利用利用MATLABMATLAB 计算随机变量的期望和方差 一一用用用用MATLABMATLABMATLABMATLAB计算离散型随机计算离散型随机计算离散型随机计算离散型随机 变量的数学期望变量的数学期望 通常对取值较少的离散随机...
• 7.4.2 利用 MATLAB 计算随机变量的期望和方差 一用 MATLAB 计算离散型随机 变量的数学期望 通常对取值较少的离散随机变量可用如下程 序进行计算 1 2 1 2 [ , , , ]; [ , , , ]; * ? ? ? ? n n X x x x P p p p EX ...
• 问题：我在统计某一生物细胞的尺寸，统计总体大约为九百多个，得到一系列离散数据，那么如何根据这组数据得出其概率密度呢？例如：这组数据如下x=[7.1647004917.6404638547.7997019387.9411227138.0222937778....
问题：我在统计某一生物细胞的尺寸，统计总体大约为九百多个，得到一系列离散数据，那么如何根据这组数据得出其概率密度呢？例如：这组数据如下x=[7.1647004917.6404638547.7997019387.9411227138.0222937778.1210840648.1801920158.2449231638.2871283828.3031495838.4262839468.4459748078.4871802918.5398653018.5689968498.5883605138.7112782898.8718943619.0883350739.1557176469.1883199199.2009679989.4801989429.6159103829.6314456469.6417896829.6590045779.7275578739.7871471039.7956314199.8345598219.96377994710.1274966310.2173170110.2286926310.2886091210.3562037210.3882359410.3930326410.4313253110.4392845710.4472377710.603493610.6613042210.7017410310.715703710.7250005610.7929397210.82981710.8466790210.9730634311.1293995811.1636794511.1993360211.1993360211.3144459811.3408441111.3584083211.3715647211.4153070811.5627931211.6186910111.6472530311.6629319211.6629319211.7226032411.7565661311.7862018511.8143589111.8956342711.8970316911.9471940611.9999177312.0799446912.1608120712.1921923412.2262078812.2492856912.2655490812.3223033312.3371248512.3546169712.3693992712.3787971112.4550580612.4777113412.5069674812.5494004712.5573403312.6233140412.6312081912.6666684812.6719133712.6863259612.6967973312.7919548312.7984473612.8049353512.8075291412.858016912.9263112412.9980816813.0478321413.0516514313.0669162113.0681883913.1189377913.1606596313.170755113.1959569713.1972154913.2173416813.2600064413.2612588913.2712766313.3909074113.4156969113.4663711813.4885573113.5561265413.5818373513.5928407113.6087201613.6501615713.6963301113.7048180713.71330113.7338799513.7689140313.817091113.8591079313.8806674913.9272655613.9974633714.0045829614.030655714.0708557314.1015177414.1297637314.1837430514.2235104114.277135314.2782985314.357198214.3756993714.3837864314.4172416514.4540673814.4667045814.4690004714.5434392214.5765276814.5879203614.5924747214.6027165714.7374744414.808318814.8631881914.8643055514.9534479314.9667731814.9867393615.0232749415.2667867315.2678745615.3048241815.3135061715.3449331915.3460165215.352509715.557813915.5887494115.6132405415.6153688815.6217511315.6291934515.6419430415.749899415.7741403315.8246109615.8665473515.8686417115.8906113415.9062840615.9282027615.9688261215.9740274915.9896184516.1045311516.1179351816.1734970416.1868449416.2237490116.2575048816.2993464416.3685066416.3766242416.4060158716.4161379716.4393974916.4575762316.4717022416.5009245116.5421503716.5461668416.5792662716.5872802516.7080256516.7437821916.7566756416.7675775216.8150666116.9381104616.939091917.0398072717.0602678417.0709760417.1156826417.1902570217.2018496317.2153649317.2375451217.2827820117.3355687217.3461058617.3690762317.4196938117.4872738117.5536466217.5574316917.6395581817.6517966117.6865840317.7025448917.7222403417.7886709817.8175975817.829714717.8985285717.9596859218.1281707118.1693554618.1931165718.2932847718.3259500718.334107318.3513133218.3820651318.3856770618.4515202318.5449187818.6956941818.7524775418.7533691218.779918818.795835718.9007211818.9165364318.9419915718.9463708419.0356019119.0817967719.1261484419.1799224919.1920481819.2577141519.2680637419.2809929219.3600975219.375537819.4858269619.5088335419.5793860119.634462119.8130192719.8599154619.9192238219.9242194919.9733580520.1002107320.1018663820.1818642220.2122999720.2722080820.4386997120.4955176120.5295344220.5432819520.575602420.5990074620.6215751820.6473344620.6529689720.6545749220.702779920.7412632220.7436660620.748470920.7772689421.0299907221.1080553321.1811191621.2719051621.4855973121.5303962321.5381087221.5550768421.6258647321.6281692921.7109632121.765220921.8991463621.920375621.9778985722.0390360122.0480800622.0992549722.2042487522.2781990522.2856527522.3027875222.3608150822.3719569722.4483128922.5251451822.7599225922.7861842222.9554262123.0053095523.0565215223.0831645223.1614782923.2252265123.2752431323.2973577723.316603823.3301355123.3386792523.3728229723.3863221523.4338681923.4508769723.6406685623.6750762523.6884031923.7115360723.7374438823.9693607524.0240458124.0696441724.0875856724.1151563224.1282401924.1571421324.1805114524.3755254724.4877195324.4992525624.5426056224.5514084324.5520829524.5717006224.6102032124.657411924.7220085624.7367863524.7475270624.8600477624.8707358824.9361094424.9693952825.0318586825.1265839925.1813992125.2163441625.2354391425.2545259925.5149887325.6985835725.7766867525.8937195725.8969233125.951393812626.0044704626.0083034326.0172468526.0306470526.0714598626.0721011526.0937555126.1128491726.1141175226.3112191826.3131133926.3679802426.4761279326.4805180226.4936899126.4936899126.5118649126.5187591326.5600689226.6674376226.6699274826.7277915427.402967227.4138778827.5251535227.6077160827.7900454227.9426619527.9664323428.0228069128.205394328.2059814328.4697850828.5600886328.7305902428.7635318528.8022026828.9970732129.0765955329.2037265329.2202213829.4089331729.4157059729.5604907229.8184421229.9080065129.9856706830.4311167430.5591365730.7936216430.8200447630.9416236931.2408427331.2844154431.3077746231.344891632.0824475332.3742004332.4213747632.4792241332.5364616632.5573868732.6968998732.9085927633.2835482833.5192976133.5589224233.7509377133.8443326633.8713188734.4152841534.5193936134.7725686234.7759113934.8269882234.8298502935.0954612635.2579168535.2645145635.6002129135.7659545335.9955986336.0675233736.1801930536.2627486936.3889725736.5061115236.5324914336.5443147836.5652196336.9219438336.9511771237.0808807837.5372808337.613327737.6345188137.7244619837.7614326637.8032031137.8427352537.8892410337.9426948138.1570631138.3905798938.4333942838.4575951438.5106900538.6935905438.9639879539.1235467639.4402999639.6142988739.6859446639.8476117940.3336759340.4167895740.78626440.8159844440.8465007640.8481263640.8989320640.9127392141.2830064841.4336358341.5213474441.579721641.649978442.3159408942.7370533943.155595443.345724343.5643970243.5987019943.990549844.3530996944.3546003644.3808108244.828853645.1254479345.8116018746.1278098446.296410746.3086085946.364180846.9396346347.0802810847.2525131647.4044966848.1465352248.2337527548.4999441949.4953899951.1444376651.2135780252.1757289252.5279634452.7787896552.9839297853.6036230853.6733099853.8599327653.8608551754.0031639854.2799331854.2949247554.3111394954.649001654.7483181855.2337851255.2806850555.9450367256.0684295356.2565551756.4640689557.03401657.1373359557.3645455257.4169297558.3903785458.5744667358.5812626358.7299552559.1417653459.163973859.2503863359.3187438859.8432134160.0906162960.4536196460.4816390560.7729144761.1815716861.2138623461.3429069261.3905737761.5858884561.7327298661.7343548962.064713562.0652522962.1398925262.2056124262.4122568863.0193833363.2488261863.8753014964.0830223864.6356766964.9410560865.7798151166.2501532366.4604427166.6115031966.7833744966.9230235667.251382267.600738768.1838326368.5950918468.7779358469.0753534869.305379869.3079990169.3441982769.4399571170.2874217570.3646552870.3795442970.408091670.6819601571.5416675271.9332448972.2386129372.3700240672.7971179572.8965325673.0336062673.0731681174.0416047674.1583990774.1693770874.3123614974.4421290274.5271078874.7365649574.8851349774.8977647174.9950953875.0544176375.0980251175.5384914775.5437613175.7745356676.3291356176.3696174676.4344146776.5106628476.6625079676.8516645576.8950997877.0925285777.3753775177.5829328277.6606204978.4150520179.5665006580.4070456780.5387512181.0455954181.1498770781.5692625181.8177639481.8337992681.9125290882.1096245682.5330082683.0327040283.1931985283.5188487183.6603498784.0447067984.3786770884.4644801584.5409485184.701141985.1703613185.2497081585.4027550785.6021012985.8019494185.8528588786.0550112986.2757761786.6398762386.6786105686.9287357388.3139304988.5127289488.5870150588.6102717288.6342588888.8282175388.9385030589.1664513889.3401144689.7934288989.8964195290.0050069490.0454237890.7120979491.0468137491.2283653891.3575602991.4228121191.4282636291.461505691.9092428392.0566150992.1449978993.4466706593.6214426493.8355384794.0966774894.4571988894.5791886794.8767890295.3060273795.4418821495.5897217595.6090100595.741324896.0668059796.5399821597.1212388397.1897972497.3923217397.6731844298.9880968299.0852107199.36148057100.4812148101.0621616101.2648039101.3777699101.9390976102.0674343102.8258484103.0512982103.1718158104.5680682104.8452454104.8555421105.0712527106.0859959106.2399789106.4188636106.631113106.875128106.9007665107.5561178107.9794154108.3130489108.5641523108.6037764108.6436939108.6461416108.8444224109.0352015109.4766066109.7365403109.7652968110.0502202110.3688748110.5230471111.0350263111.0532666112.1561128112.5689032112.7087306112.7380426112.9953356113.1397591113.3817743113.7502572114.337889114.4391057114.6359372114.6591182114.6683948114.6799757115.037089115.047913115.1392815115.5119317115.8092546116.268386116.8176092117.3138585117.5236824117.6076144117.7779812117.7943393117.8975319118.162147118.2217365118.2615045119.2254328119.9717589119.9979299120.1246698120.4932128120.8952671121.2914687122.0485703122.1726485122.2690127122.9791811123.3404098123.5788384123.611769123.7481133123.7783102124.1393556124.4410177124.4725176124.5081534124.7182557126.0540401126.1735106126.6415021126.9263666127.1463122127.4827077127.9775931128.0728296128.115891128.3688828128.5841691129.0148365129.0566829129.9704646130.0128974130.154526130.2193519130.3373013130.9830664131.1651971131.1786233132.9037773133.1255812133.2539241134.3084434134.5407854134.689369134.8000761135.1193858135.4185538136.627032136.7184447139.3816303140.0187885140.0349251140.2808602141.8836991142.1875612142.7825281143.1498257143.481007143.7524965143.7761773144.1174437145.9782387146.162134147.6535798147.6719121148.3161325148.4998231148.7203741149.4546882149.5703507149.590013150.6266634150.8253936151.0395717152.6590535153.0448812153.129956153.6188931153.8911643154.1135945154.6857818155.4812623155.6339818156.0029703156.1866636156.3643976156.8404906157.7603702158.4699855158.7956765159.9698419160.7191145161.4880643161.5294081165.6936395165.7165968166.6460837174.2490987175.8195912178.655096178.9434669179.3570435180.5071588181.09425181.3282557185.0768475185.1148722189.3376824189.8807034193.6341188194.5151575201.4786107203.1540315]求大神指导，给出求解方法或者求解思路哇！   谢谢。。。。
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算法介绍设离散型随机变量X具有分布律 ,  ,  .现在来产生X的随机数：先产生伪随机数u，令由于所以X具有给定的分布律。下面将引用浙大版概统（第四版）中的例题为例1、计算过程2、C++代码实现#include3、使用matlab画直方图u4、生成直方图预览
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排列与组合

function y=pailie(n,k)
y=factorial(n)/factorial(n-k);function y=zuhe(n,k)
y=pailie(n,k)/factorial(k);

>> p=zuhe(5,2)*zuhe(3,2)/zuhe(8,4)

p =

0.4286
分布律与分布函数：

二项分布：

>> syms x;
>> x=0:1:20;
>> y=binopdf(x,20,0.3)

y =

Columns 1 through 12

0.0008    0.0068    0.0278    0.0716    0.1304    0.1789    0.1916    0.1643    0.1144    0.0654    0.0308    0.0120

Columns 13 through 21

0.0039    0.0010    0.0002    0.0000    0.0000    0.0000    0.0000    0.0000    0.0000
>> plot(x,y,'r.')

>> syms x;
>> x=0:1:20;
>> y=binocdf(x,20,0.3)

y =

Columns 1 through 12

0.0008    0.0076    0.0355    0.1071    0.2375    0.4164    0.6080    0.7723    0.8867    0.9520    0.9829    0.9949

Columns 13 through 21

0.9987    0.9997    1.0000    1.0000    1.0000    1.0000    1.0000    1.0000    1.0000

>> plot(x,y,'r.')

>> ezplot('binocdf(x,20,0.3)',[0,20])

泊松分布：

(1) >> p=poisspdf(6,3)

p =

0.0504(2) >> p=poisscdf(4,3)

p =

0.8153(3)>> x=0:1:15;
>> y=poisspdf(x,3);
>> plot(x,y,'r.')
>> title('poisspdf(x,3)')

>> ezplot('poisscdf(x,3)',[0,15])


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