MATLAB在概率统计中的应用
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MATLAB在概率统计中的应用
目录
一概率部分
1. 随机变量概率分布的概率计算以及数字特征 21.1 随机变量概率分布的概率计算 21.2 随机变量概率分布的数字特征 7
二统计部分
2．数理统计的基础概念 103. 参数估计 114. 假设检验 165.一元线性回归分析 271 随机变量概率分布的概率计算以及数字特征
1.1 随机变量概率分布的概率计算
在MATLAB中列举了多种常见的概率分布，给出了这些概率分布的分布密度函数、分布函数、逆分布函数、随机数发生函数等等，在这一节中，主要研究的是常见概率分布的数字特征（数学期望，方差，协方差以及相关系数）和一些概率的计算
MATLAB中列举的离散型随机变量包括：离散均匀分布、二项分布、泊松分布、几何分布、 超几何分布、负二项分布（Pascal分布）：连续型随机变量包括：连续均匀分布、指数分布、正态分布、对数正态分布、 2分布、非中心 2分布、t分布、非中心t分布、F
χ χ
分布、非中心F分布、β分布、γ分布、Rayleigh分布、Weibull分布。
下表是对这20种分布中的常见分布在Matlab中的应用的总结
表一 常见分布的密度函数在x处的值
分布类型 函数 函数调用格式 备注
名 称 名称
p=normpdf（X，MU， 2
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