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  • 数理统计 MATLAB 程序

    2011-06-18 22:40:17
    数理统计 MATLAB 程序数理统计 MATLAB 程序数理统计 MATLAB 程序数理统计 MATLAB 程序
  • Matlab概率论与数理统计分析,全部代码及相关资料
  • 这是研一数理统计大作业的实现全过程,包含一部分数据,数据可替换。以该数据为基础,使用整个数理统计课程中学习的技术来处理它。包含数据采集,数据预处理,模型选择,参数估计,经验分布函数绘制等过程。此外,还...
  • MATLAB数理统计

    2014-08-07 11:44:19
    MATLAB统计工具箱(Statistics Toolbox)来实现数据的统计描述和分析。
  • MATLAB中的概率论与数理统计

    千次阅读 2018-12-24 21:39:00
    MATLAB中的概率论与数理统计 概率论与数理统计 产生随机数 binornd poissrnd exprnd unidrnd normrnd 概率密度函数(pdf) binopdf poisspdf geopdf unidpdf normpdf exppdf chi2pdf: 卡方分布 ...

    MATLAB中的概率论与数理统计

    概率论与数理统计

    产生随机数

    • binornd
    • poissrnd
    • exprnd
    • unidrnd
    • normrnd

    概率密度函数(pdf)

    • binopdf
    • poisspdf
    • geopdf
    • unidpdf
    • normpdf
    • exppdf
    • chi2pdf: 卡方分布
    • tpdf
    • fpdf

    数学期望与方差

    • mean
    • nanmean
    • geomean: 几何平均数
    • harmmean: 调和平均数
    • median: 中位数
    • nammedian
    • sort(x, 1, 'ascend')
    • range: 求最大值与最小值的差
    • std
    • var

    计算常用分布的期望和方差

    • binostat
    • unidstat
    • normstat
    • chi2stat
    • tstat
    • fstat

    参数估计

    • normfit
    • betafit

    假设检验

    • ztest
    • ttest
    posted @ 2018-12-24 21:39 jin_hao_chen 阅读( ...) 评论( ...) 编辑 收藏
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  • MATLAB概率与数理统计分析(第2版)源代码
  • 本书介绍了数理统计的基本原理、典型应用,以及使用MATLAB进行实际工程数据分析的基本方法.本书将统计分析方法与快速实现工程数据处理的应用软件工具融为一体,既从理论层面上介绍了假设检验、方差分析、回归分析、...
  • 该模型和讲义是基于本人大学课程所编写的MATLAB实用模型和算法,并且可应用于数学建模。
  • 本资料为数理统计MATLAB工程数据分析 王岩版 清华大学出版社 的配套光盘
  • 数理统计MATLAB工程数据分析的随书光盘,欢迎使用
  • MATLAB 数理统计图像绘制 可以将频率分布直方图与核密度曲线、正态分布函数密度曲线叠加在一起。可以将频率分布直方图与核密度曲线、正态分布函数密度曲线叠加在一起。可以将累计频率直方图和正态分布频率分布直方图...
  • 利用matlab验证泊松定理 即无穷次贝努力实验结果近似服从于泊松分布
  • 基于MATLAB的数据处理的书籍:第二章统计分析。第三章统计估计。第四章假设检验。第五章方差分析。第六章回归分析。
  • MATLAB概率与数理统计分析 电子书 附程序.zip
  • 应用数理统计Matlab软件的简单描述
  • MATLAB概率与数理统计分析程序,包括了这本书所有章节的代码,都是很小的MATLAB程序,很有学习参考价值,想学习MATLAB的朋友,你可不要错过哦。
  • matlab在数学处理里面的编程介绍,适用于初学者
  • Matlab在大学概率论与数理统计课程教学中的应用.pdf
  • 数理统计MATLAB分析

    2010-03-21 01:57:12
    数理统计MATLAB分析数理统计MATLAB分析数理统计MATLAB分析数理统计MATLAB分析
  • 数理统计学及其应用 使用matlab 宗序平写的书的pdf版。
  • 入门matlab数理统计和数据分析及优化求解 图像和算法等领域有多年研究和项...

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    3.精通matlab单元数组和结构体深入学习
    4.精通MATLAB运算方法和求积分
    5.微分方程组通解特解数值解一元二元函数最小值零点
    6.MATLAB深入学习字符串
    7.MATLAB数组深入学习
    8.matlab矩阵的初步学习
    9.matlab矩阵中级阶段
    10.MATLAB矩阵高级阶段
    11.matlab脚本文件和函数文件
    12.matlab逻辑与流程控制
    13.matlab如何导入数据和与word的交互
    14.进阶MATLAB高级编程技巧
    15.通过命令和工具调试matlab以及错误分析
    16.M文件和matlab程序性能分析
    17.数理统计随机数的产生及求解平均值中位数
    18.数理统计常见分布概率密度函数期望方差
    19.排序最值标准差方差参数估计假设检验
    20.协方差相关系数偏斜度峰度及频率表盒图
    21.matlab手机销售额案例数学建模预测规划和回归分析
    22.精通matlab绘图
    23.精通matlab多项式
    24.精通matlab高等数学等问题求解初级篇
    25.精通matlab高等数学等问题求解中级篇
    26.精通matlab高等数学等问题求解高级篇
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    28.精通matlab隶属度函数
    29.精通决策树与随机森林算法通过matlab建模案例
    30.matlab曲线函数拟合
    31.彻底精通免疫算法通过六个matlab建模案例
    32.精通极限学习机通过matlab建模案例
    33.贝叶斯分类器和BP_ADABOOST算法强分类器和弱分类器通过三个matlab建模案例
    34.精通支持向量机通过matlab建模案例
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    36.精通模拟退火算法通过matlab建模案例
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  • 有关数理统计的定义和原理以及MATLAB数据处理的实例
  • 该版本的matlab函数操作手册方便及时查询matlab语句,专门针对概率统计函数。
  • 0 积分下载;文件大小:4.27 M;本书是辽宁工程技术大学“十一五”规划教材。
  • 方法一 from collections import Counter import matplotlib.pyplot as plt import random times=10000 ...#统计正面出现的次数 a=Counter(count) f1=a[1] print(f1) #10000次中正面出现的概率 prin

    方法一

    from collections import Counter
    import matplotlib.pyplot as plt
    import random
    times=10000
    #模拟随机抛10000次硬币
    count=[]
    for i in range(1,times):
        y=random.randint(0,1)
        count.append(y)
    
    #统计正面出现的次数
    a=Counter(count)
    f1=a[1]
    print(f1)
    #10000次中正面出现的概率
    print(f1/times)
    #画图展示1-10000次试验中,每次正面向上出现的频率
    p=[]
    indices=[]
    for i in range(1,times):
        heads=0
        for j in range(i):
            if count[j]==1:
                heads+=1
        p.append(heads/i)
        indices.append(i)
    plt.plot(indices,p)
    plt.show()
    

    方法二

    import matplotlib.pyplot as plt
    import random
    def r():
        s=random.randint(0,1)
        return s
    times=5001
    indices=[]
    f=[]
    for i in range(1,times):
        heads=0
        for j in range(i):
            if r()==1:
                heads+=1
        f.append(heads/i)
        indices.append(i)
    print(heads/times)
    plt.plot(indices,f)
    plt.show()
    
    展开全文
  • 概率论与数理统计——MATLAB

    千次阅读 2020-07-02 21:28:17
    概率论与数理统计——MATLAB 1. 用MATLAB产生随机数 独立同分布的随机变量的观测值称为随机数,以下MATLAB指令都是用于产生x*y个服从对应分布的随机数。 分布名称 MATLAB指令 两点分布B(1,p) R=binornd(1,...

    概率论与数理统计——MATLAB

    1. 用MATLAB产生随机数

    独立同分布的随机变量的观测值称为随机数,以下MATLAB指令都是用于产生x*y个服从对应分布的随机数。

    分布名称MATLAB指令
    两点分布B(1,p)R=binornd(1,p,x,y)
    二项分布B(n,p)R=binornd(n,p,x,y)
    泊松分布P(λ)R=poissrnd(λ,x,y)
    超几何分布H(N,M,n)R=hygernd(N,M,n,x,y)
    几何分布Geom§R=geornd(p,x,y)+1
    均匀分布U(a,b)R=unifrnd(a,b,x,y)
    指数分布ε(λ)R=exprnd(1/λ,x,y)
    正态分布N(μ,σ²)R=normrnd(μ,σ,x,y)
    伽马分布Γ(α,β)R=gamrnd(α,β)

    2. 用MATLAB计算概率分布函数和密度

    分布名称分布函数F(x)=P(X≤x)概率密度f(x)或px
    二项分布B(n,p)F=binocdf(x,n,p)px=binopdf(x,n,p)
    泊松分布P(λ)F=poisscdf(x,λ)px=poisspdf(x,λ)
    超几何分布H(N,M,n)F=hygecdf(x,N,M,n)px=hygepdf(x,N,M,n)
    几何分布Geom§F=geocdf(x-1,p)px=geopdf(x-1,p)
    帕斯卡分布(r,p)F=nbincdf(x-r,r,p)px=nbinpdf(x-r,r,p)
    正态分布N(μ,σ²)F=normcdf(x,μ,σ)f=normpdf(x,μ,σ)
    指数分布ε(λ)F=expcdf(x,1/λ)f=exppdf(x,1/λ)
    伽马分布Γ(α,β)F=gamcdf(x,α,1/β)f=gampdf(x,α,1/β)
    韦布尔分布W(a,b)F=weibcdf(x,a,b)f=weibpdf(x,a,b)
    对数正态分布(μ,σ²)F=logncdf(x,μ,σ²)f=lognpdf(x,μ,σ²)
    瑞利分布F=raylcdf(x,1)f=raylpdf(x,1)
    t(n)F=tcdf(x,n)f=tpdf(x,n)
    χ²(n)F=chi2cdf(x,n)f=chi2pdf(x,n)
    F(n,m)F=fcdf(x,n,m)f=fpdf(x,n,m)

    3. 用MATLAB计算样本均值、样本标准差,绘制直方图

    需要先给x=[x1;x2;……;xn],y=[y1;y2;……;yn]

    名称MATLAB命令名称MATLAB命令
    样本均值mean(x)最小值min(x)
    样本标准差std(x)最大值max(x)
    样本方差var(x)中位数median(x)
    样本协方差cov(x,y)升序排名sort(x)
    样本相关系数corrcoef(x,y)元素求和sum(x)
    直方图hist(x)取整部fix(x)

    4. 用MATLAB计算置信区间

    可以调用MATLAB命令来计算服从某一分布的样本的样本均值样本标准差s参数μ,σ的置信水平为1-α的置信区间

    例如调用x=[-0.541;-0.545;……;-0.535;-0.546]为x赋值,然后调用[mu,sigma,mui,sigmai]=normfit(x,0.05)得到输出mu=-0.5460sigma=0.0050mui=-0.5483,-0.5438sigmai=0.0038,0.0072。即样本均值=-0.5460,样本标准差s=0.0050,置信水平0.95下μ的置信区间是[-0.5483,-0.5438],σ的置信区间是[0.0038,0.0072]。

    注意,此处的命令都是适用于参数均未知的情况下,对于有已知参数的,结果可能有出入。

    分布参数MATLAB命令结果说明
    正态分布N(μ,σ²)[mu,sigma,mui,sigmai]=normfit(x,α)样本均值,s和μ,σ的置信水平为1-α的置信区间
    泊松分布P(λ)[lambda,lambdai]=poissfit(x,α)λ的MLE和置信水平为1-α的置信区间
    指数分布ε(1/λ)[lambda,lambdai]=expfit(x,α)λ的MLE和置信水平为1-α的置信区间
    均匀分布U(a,b)[a,b,ai,bi]=unifit(x,α)a,b的MLE和置信水平为1-α的置信区间

    5. 用MATLAB计算上α分位数

    分布与分位数MATLAB命令
    标准正态分布zαz=norminv(1-α,0,1)
    t分布tα(n)t=tinv(1-α,n)
    卡方分布χ²α(n)chi2=chi2inv(1-α,n)
    F分布Fα(n,m)F=finv(1-α,n,m)
    Bα(n,p)B=binoinv(1-α,n,p)+1
    瑞利分布R=raylinv(1-α,1)

    6. 用MATLAB进行一元线性回归

    1. plot(x,y,'*')绘出数据的散点图
    2. ba=polyfit(x,y,1)得到回归系数,其中ba(1)为斜率b,ba(2)为截距a
    3. sig=norm(y-ba(2)-ba(1)*x)/sqrt(n-2)得到随机误差的方差σ²
    4. 调用x1=[1,n](n自定义),y1=ba(2)+ba(1)*x1plot(x,y,'*',x1,y1)绘出(x,y)的散点图和回归直线图

    或者可以通过以下的方式

    x=[1975;1977;1980;1982;1984;1986];
    y=[642;656;688;689;717;742];
    n=numel(x);
    c=cov(x,y); %协方差矩阵
    sxy=c(1,2); %样本协方差
    sx=sqrt(c(1,1)); %样本x标准差
    sy=sqrt(c(2,2)); %样本y标准差
    pxy=sxy/(sx*sy); %样本相关系数
    b=sxy/power(sx,2);
    a=mean(y)-b*mean(x);
    lyy=(n-1)*power(sy,2);
    lxx=(n-1)*power(sx,2);
    Q=lyy-power(b,2)*lxx; %残差平方和
    sigma=sqrt(Q/(n-2));
    x0=1987;
    t=2.776; %t α/2(n-2)
    y0=a+b*x0;
    yita=sigma*sqrt(1+1/n+power(x0-mean(x),2)/lxx);
    % 置信水平为1-α的置信区间
    xiaxian=y0-t*yita; %置信下限
    shangxian=y0+t*yita; %置信上限
    

    以上部分内容引自《概率论与数理统计(第二版)》(高等教育出版社),如有侵权,请联系我删除。

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