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  • .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=[7.164700491

    7.640463854

    7.799701938

    7.941122713

    8.022293777

    8.121084064

    8.180192015

    8.244923163

    8.287128382

    8.303149583

    8.426283946

    8.445974807

    8.487180291

    8.539865301

    8.568996849

    8.588360513

    8.711278289

    8.871894361

    9.088335073

    9.155717646

    9.188319919

    9.200967998

    9.480198942

    9.615910382

    9.631445646

    9.641789682

    9.659004577

    9.727557873

    9.787147103

    9.795631419

    9.834559821

    9.963779947

    10.12749663

    10.21731701

    10.22869263

    10.28860912

    10.35620372

    10.38823594

    10.39303264

    10.43132531

    10.43928457

    10.44723777

    10.6034936

    10.66130422

    10.70174103

    10.7157037

    10.72500056

    10.79293972

    10.829817

    10.84667902

    10.97306343

    11.12939958

    11.16367945

    11.19933602

    11.19933602

    11.31444598

    11.34084411

    11.35840832

    11.37156472

    11.41530708

    11.56279312

    11.61869101

    11.64725303

    11.66293192

    11.66293192

    11.72260324

    11.75656613

    11.78620185

    11.81435891

    11.89563427

    11.89703169

    11.94719406

    11.99991773

    12.07994469

    12.16081207

    12.19219234

    12.22620788

    12.24928569

    12.26554908

    12.32230333

    12.33712485

    12.35461697

    12.36939927

    12.37879711

    12.45505806

    12.47771134

    12.50696748

    12.54940047

    12.55734033

    12.62331404

    12.63120819

    12.66666848

    12.67191337

    12.68632596

    12.69679733

    12.79195483

    12.79844736

    12.80493535

    12.80752914

    12.8580169

    12.92631124

    12.99808168

    13.04783214

    13.05165143

    13.06691621

    13.06818839

    13.11893779

    13.16065963

    13.1707551

    13.19595697

    13.19721549

    13.21734168

    13.26000644

    13.26125889

    13.27127663

    13.39090741

    13.41569691

    13.46637118

    13.48855731

    13.55612654

    13.58183735

    13.59284071

    13.60872016

    13.65016157

    13.69633011

    13.70481807

    13.713301

    13.73387995

    13.76891403

    13.8170911

    13.85910793

    13.88066749

    13.92726556

    13.99746337

    14.00458296

    14.0306557

    14.07085573

    14.10151774

    14.12976373

    14.18374305

    14.22351041

    14.2771353

    14.27829853

    14.3571982

    14.37569937

    14.38378643

    14.41724165

    14.45406738

    14.46670458

    14.46900047

    14.54343922

    14.57652768

    14.58792036

    14.59247472

    14.60271657

    14.73747444

    14.8083188

    14.86318819

    14.86430555

    14.95344793

    14.96677318

    14.98673936

    15.02327494

    15.26678673

    15.26787456

    15.30482418

    15.31350617

    15.34493319

    15.34601652

    15.3525097

    15.5578139

    15.58874941

    15.61324054

    15.61536888

    15.62175113

    15.62919345

    15.64194304

    15.7498994

    15.77414033

    15.82461096

    15.86654735

    15.86864171

    15.89061134

    15.90628406

    15.92820276

    15.96882612

    15.97402749

    15.98961845

    16.10453115

    16.11793518

    16.17349704

    16.18684494

    16.22374901

    16.25750488

    16.29934644

    16.36850664

    16.37662424

    16.40601587

    16.41613797

    16.43939749

    16.45757623

    16.47170224

    16.50092451

    16.54215037

    16.54616684

    16.57926627

    16.58728025

    16.70802565

    16.74378219

    16.75667564

    16.76757752

    16.81506661

    16.93811046

    16.9390919

    17.03980727

    17.06026784

    17.07097604

    17.11568264

    17.19025702

    17.20184963

    17.21536493

    17.23754512

    17.28278201

    17.33556872

    17.34610586

    17.36907623

    17.41969381

    17.48727381

    17.55364662

    17.55743169

    17.63955818

    17.65179661

    17.68658403

    17.70254489

    17.72224034

    17.78867098

    17.81759758

    17.8297147

    17.89852857

    17.95968592

    18.12817071

    18.16935546

    18.19311657

    18.29328477

    18.32595007

    18.3341073

    18.35131332

    18.38206513

    18.38567706

    18.45152023

    18.54491878

    18.69569418

    18.75247754

    18.75336912

    18.7799188

    18.7958357

    18.90072118

    18.91653643

    18.94199157

    18.94637084

    19.03560191

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    19.12614844

    19.17992249

    19.19204818

    19.25771415

    19.26806374

    19.28099292

    19.36009752

    19.3755378

    19.48582696

    19.50883354

    19.57938601

    19.6344621

    19.81301927

    19.85991546

    19.91922382

    19.92421949

    19.97335805

    20.10021073

    20.10186638

    20.18186422

    20.21229997

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    20.49551761

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    20.54328195

    20.5756024

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    20.62157518

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    20.65296897

    20.65457492

    20.7027799

    20.74126322

    20.74366606

    20.7484709

    20.77726894

    21.02999072

    21.10805533

    21.18111916

    21.27190516

    21.48559731

    21.53039623

    21.53810872

    21.55507684

    21.62586473

    21.62816929

    21.71096321

    21.7652209

    21.89914636

    21.9203756

    21.97789857

    22.03903601

    22.04808006

    22.09925497

    22.20424875

    22.27819905

    22.28565275

    22.30278752

    22.36081508

    22.37195697

    22.44831289

    22.52514518

    22.75992259

    22.78618422

    22.95542621

    23.00530955

    23.05652152

    23.08316452

    23.16147829

    23.22522651

    23.27524313

    23.29735777

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    23.33013551

    23.33867925

    23.37282297

    23.38632215

    23.43386819

    23.45087697

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    23.67507625

    23.68840319

    23.71153607

    23.73744388

    23.96936075

    24.02404581

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    24.08758567

    24.11515632

    24.12824019

    24.15714213

    24.18051145

    24.37552547

    24.48771953

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    24.55140843

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    26.49368991

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    27.52515352

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    35.26451456

    35.60021291

    35.76595453

    35.99559863

    36.06752337

    36.18019305

    36.26274869

    36.38897257

    36.50611152

    36.53249143

    36.54431478

    36.56521963

    36.92194383

    36.95117712

    37.08088078

    37.53728083

    37.6133277

    37.63451881

    37.72446198

    37.76143266

    37.80320311

    37.84273525

    37.88924103

    37.94269481

    38.15706311

    38.39057989

    38.43339428

    38.45759514

    38.51069005

    38.69359054

    38.96398795

    39.12354676

    39.44029996

    39.61429887

    39.68594466

    39.84761179

    40.33367593

    40.41678957

    40.786264

    40.81598444

    40.84650076

    40.84812636

    40.89893206

    40.91273921

    41.28300648

    41.43363583

    41.52134744

    41.5797216

    41.6499784

    42.31594089

    42.73705339

    43.1555954

    43.3457243

    43.56439702

    43.59870199

    43.9905498

    44.35309969

    44.35460036

    44.38081082

    44.8288536

    45.12544793

    45.81160187

    46.12780984

    46.2964107

    46.30860859

    46.3641808

    46.93963463

    47.08028108

    47.25251316

    47.40449668

    48.14653522

    48.23375275

    48.49994419

    49.49538999

    51.14443766

    51.21357802

    52.17572892

    52.52796344

    52.77878965

    52.98392978

    53.60362308

    53.67330998

    53.85993276

    53.86085517

    54.00316398

    54.27993318

    54.29492475

    54.31113949

    54.6490016

    54.74831818

    55.23378512

    55.28068505

    55.94503672

    56.06842953

    56.25655517

    56.46406895

    57.034016

    57.13733595

    57.36454552

    57.41692975

    58.39037854

    58.57446673

    58.58126263

    58.72995525

    59.14176534

    59.1639738

    59.25038633

    59.31874388

    59.84321341

    60.09061629

    60.45361964

    60.48163905

    60.77291447

    61.18157168

    61.21386234

    61.34290692

    61.39057377

    61.58588845

    61.73272986

    61.73435489

    62.0647135

    62.06525229

    62.13989252

    62.20561242

    62.41225688

    63.01938333

    63.24882618

    63.87530149

    64.08302238

    64.63567669

    64.94105608

    65.77981511

    66.25015323

    66.46044271

    66.61150319

    66.78337449

    66.92302356

    67.2513822

    67.6007387

    68.18383263

    68.59509184

    68.77793584

    69.07535348

    69.3053798

    69.30799901

    69.34419827

    69.43995711

    70.28742175

    70.36465528

    70.37954429

    70.4080916

    70.68196015

    71.54166752

    71.93324489

    72.23861293

    72.37002406

    72.79711795

    72.89653256

    73.03360626

    73.07316811

    74.04160476

    74.15839907

    74.16937708

    74.31236149

    74.44212902

    74.52710788

    74.73656495

    74.88513497

    74.89776471

    74.99509538

    75.05441763

    75.09802511

    75.53849147

    75.54376131

    75.77453566

    76.32913561

    76.36961746

    76.43441467

    76.51066284

    76.66250796

    76.85166455

    76.89509978

    77.09252857

    77.37537751

    77.58293282

    77.66062049

    78.41505201

    79.56650065

    80.40704567

    80.53875121

    81.04559541

    81.14987707

    81.56926251

    81.81776394

    81.83379926

    81.91252908

    82.10962456

    82.53300826

    83.03270402

    83.19319852

    83.51884871

    83.66034987

    84.04470679

    84.37867708

    84.46448015

    84.54094851

    84.7011419

    85.17036131

    85.24970815

    85.40275507

    85.60210129

    85.80194941

    85.85285887

    86.05501129

    86.27577617

    86.63987623

    86.67861056

    86.92873573

    88.31393049

    88.51272894

    88.58701505

    88.61027172

    88.63425888

    88.82821753

    88.93850305

    89.16645138

    89.34011446

    89.79342889

    89.89641952

    90.00500694

    90.04542378

    90.71209794

    91.04681374

    91.22836538

    91.35756029

    91.42281211

    91.42826362

    91.4615056

    91.90924283

    92.05661509

    92.14499789

    93.44667065

    93.62144264

    93.83553847

    94.09667748

    94.45719888

    94.57918867

    94.87678902

    95.30602737

    95.44188214

    95.58972175

    95.60901005

    95.7413248

    96.06680597

    96.53998215

    97.12123883

    97.18979724

    97.39232173

    97.67318442

    98.98809682

    99.08521071

    99.36148057

    100.4812148

    101.0621616

    101.2648039

    101.3777699

    101.9390976

    102.0674343

    102.8258484

    103.0512982

    103.1718158

    104.5680682

    104.8452454

    104.8555421

    105.0712527

    106.0859959

    106.2399789

    106.4188636

    106.631113

    106.875128

    106.9007665

    107.5561178

    107.9794154

    108.3130489

    108.5641523

    108.6037764

    108.6436939

    108.6461416

    108.8444224

    109.0352015

    109.4766066

    109.7365403

    109.7652968

    110.0502202

    110.3688748

    110.5230471

    111.0350263

    111.0532666

    112.1561128

    112.5689032

    112.7087306

    112.7380426

    112.9953356

    113.1397591

    113.3817743

    113.7502572

    114.337889

    114.4391057

    114.6359372

    114.6591182

    114.6683948

    114.6799757

    115.037089

    115.047913

    115.1392815

    115.5119317

    115.8092546

    116.268386

    116.8176092

    117.3138585

    117.5236824

    117.6076144

    117.7779812

    117.7943393

    117.8975319

    118.162147

    118.2217365

    118.2615045

    119.2254328

    119.9717589

    119.9979299

    120.1246698

    120.4932128

    120.8952671

    121.2914687

    122.0485703

    122.1726485

    122.2690127

    122.9791811

    123.3404098

    123.5788384

    123.611769

    123.7481133

    123.7783102

    124.1393556

    124.4410177

    124.4725176

    124.5081534

    124.7182557

    126.0540401

    126.1735106

    126.6415021

    126.9263666

    127.1463122

    127.4827077

    127.9775931

    128.0728296

    128.115891

    128.3688828

    128.5841691

    129.0148365

    129.0566829

    129.9704646

    130.0128974

    130.154526

    130.2193519

    130.3373013

    130.9830664

    131.1651971

    131.1786233

    132.9037773

    133.1255812

    133.2539241

    134.3084434

    134.5407854

    134.689369

    134.8000761

    135.1193858

    135.4185538

    136.627032

    136.7184447

    139.3816303

    140.0187885

    140.0349251

    140.2808602

    141.8836991

    142.1875612

    142.7825281

    143.1498257

    143.481007

    143.7524965

    143.7761773

    144.1174437

    145.9782387

    146.162134

    147.6535798

    147.6719121

    148.3161325

    148.4998231

    148.7203741

    149.4546882

    149.5703507

    149.590013

    150.6266634

    150.8253936

    151.0395717

    152.6590535

    153.0448812

    153.129956

    153.6188931

    153.8911643

    154.1135945

    154.6857818

    155.4812623

    155.6339818

    156.0029703

    156.1866636

    156.3643976

    156.8404906

    157.7603702

    158.4699855

    158.7956765

    159.9698419

    160.7191145

    161.4880643

    161.5294081

    165.6936395

    165.7165968

    166.6460837

    174.2490987

    175.8195912

    178.655096

    178.9434669

    179.3570435

    180.5071588

    181.09425

    181.3282557

    185.0768475

    185.1148722

    189.3376824

    189.8807034

    193.6341188

    194.5151575

    201.4786107

    203.1540315

    ]

    求大神指导,给出求解方法或者求解思路哇!   谢谢。。。。

    展开全文
  • 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 E...
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  • 算法介绍设离散随机变量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...

    d8fa54ce43894a1d7d804dd52fd8252c.png

    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

    bd1166d3ca500d457bf8f49a94139b3e.png

    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

    10f9177b3f79f5e41961f03edd79b5e6.png

    1、计算过程

    21d5bbaa35558bed42645899602d7aa7.png

    2、C++代码实现

    #include

    3、使用matlab画直方图

    u

    4、生成直方图预览

    513cec49977e391b3fe8807c31b5d480.png
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    千次阅读 2018-01-23 20:18:51
    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)*z

    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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