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

原文地址：https://www.cnblogs.com/megachen/p/10171145.html

时间： 2024-10-09 04:26:17

MATLAB中的概率论与数理统计的相关文章

【概率论与数理统计】小结3 - 一维离散型随机变量及其Python实现

注:上一小节对随机变量做了一个概述,这一节主要记录一维离散型随机变量以及关于它们的一些性质.对于概率论与数理统计方面的计算及可视化,主要的Python包有scipy, numpy和matplotlib等. 以下所有Python代码示例,均默认已经导入上面的这几个包,导入代码如下: import numpy as np from scipy import stats import matplotlib.pyplot as plt 0.  Python中调用一个分布函数的步骤 scipy是Pytho

【概率论与数理统计】小结2 - 随机变量概述

注:对随机变量及其取值规律的研究是概率论的核心内容.在上一个小结中,总结了随机变量的概念以及随机变量与事件的联系.这个小结会更加深入的讨论随机变量. 随机变量与事件 随机变量的本质是一种函数(映射关系),在古典概率模型中,“事件和事件的概率”是核心概念:但是在现代概率论中,“随机变量及其取值规律”是核心概念. 随机变量与事件的联系与区别 小结1中对这两个概念的联系进行了非常详细的描述.随机变量实际上只是事件的另一种表达方式,这种表达方式更加形式化和符号化,也更加便于理解以及进行逻辑运算.不同的事

【概率论与数理统计】小结1 - 基本概念

注:其实从中学就开始学习统计学了,最早的写"正"字唱票(相当于寻找众数),就是一种统计分析的过程.还有画直方图,求平均值,找中位数等.自己在学校里并没有完整系统的学习过概率论和数理统计,直到在工作中用到,才从最初的印象中,逐渐把这门学科与整个数学区分开来.自从认识到这门学科在自己从事的工作(数据分析)中所处的重要地位,真没少花时间在这方面的学习上.从最初的p值的含义,到各种分布,假设检验,方差分析...有的概念看过很多遍,但还是没有理解透彻:有的看过,长时间不用,又忘记了.总之,这一路

概率论和数理统计的总结（一）

迄今为止,看得最为亲切的一本概率论与数理统计方面的书莫过于陈希孺先生的这本,陈先生用一种娓娓道来的语气把很多原本复杂的内容讲得那么清晰,而且并不是就着这一点知识而讲,能结合前后知识体系一起介绍. 这本书名为<概率论与数理统计>,主要也是讲两大知识体系,前半部分(前三章)讲概率论,后半部分(后三章)讲数理统计. 就知识点来看,第一章讲事件的概率,包括什么是概率(概率是什么),古典概率计算以及事件的计算.条件概率和概率的独立性.在这一章里,事件是整个概率的基础,如何定义概率也是整个概率论知识体系演

概率论与数理统计图解

\documentclass[UTF8,a1paper,landscape]{ctexart}%UTF8,ctexart中文支持,landscape横向版面 \usepackage[svgnames]{xcolor} \usepackage{tikz}%画图 \usetikzlibrary{arrows,shapes,positioning} \tikzstyle arrowstyle=[scale=1] \usepackage{geometry}%页边距设置 \geometry{top=0.5

概率论与数理统计复习

概率论与数理统计复习            第一章  概率论的基本概念 一.基本概念 随机试验E:(1)可以在相同的条件下重复地进行;(2)每次试验的可能结果不止一个,并且能事先明确试验的所有可能结果;(3)进行一次试验之前不能确定哪一个结果会出现. 样本空间S: E的所有可能结果组成的集合.  样本点(基本事件):E的每个结果. 随机事件(事件):样本空间S的子集. 必然事件(S):每次试验中一定发生的事件. 不可能事件(F):每次试验中一定不会发生的事件. 二. 事件间的关系和运算 1.AB

【总目录】——概率论与数理统计及Python实现

注:这是一个横跨数年的任务,标题也可以叫做“从To Do List上划掉学习统计学”.在几年前为p值而苦恼的时候,还不知道Python是什么:后来接触过Python,就喜欢上了这门语言.统计作为数据科学的基础,想要从事这方面的工作,这始终是一个绕不过去的槛. 其实从中学就开始学习统计学了,最早的写"正"字唱票(相当于寻找众数),就是一种统计分析的过程.还有画直方图,求平均值,找中位数等.自己在学校里并没有完整系统的学习过概率论和数理统计,直到在工作中用到,才从最初的印象中,逐渐把这门学

【概率论与数理统计】小结9 - 参数估计概述

注:在统计学的应用中,参数估计和假设检验是最重要的两个方面.参数估计是利用样本的信息,对总体的未知参数做估计.是典型的“以偏概全”. 0. 参数及参数的估计 参数是总体分布中的参数,反映的是总体某方面特征的量.例如:合格率,均值,方差,中位数等.参数估计问题是利用从总体抽样得到的信息来估计总体的某些参数或者参数的某些函数. 问题的一般提法 设有一个统计总体,总体的分布函数为$F(x, \theta)$,其中$\theta$为未知参数.现从该总体取样本$X_1, X_2, ..., X_n$,要依

【概率论与数理统计】小结10-1 - 假设检验概述

注:终于写到最激动人心的部分了.假设检验应该是统计学中应用最广泛的数据分析方法,其中像"P值"."t检验"."F检验"这些如雷贯耳的名词都来自假设检验这一部分.我自己刚开进入生物信息学领域,用的最多的就是"利用t检验来判断某个基因在实验组和对照组中表达量的差异是否显著".此外,对"P值"真正含义的探究也开启了自学概率论与数理统计之路.因此无论是应用价值,还是对我学习统计学的影响,这部分的内容都是意义非凡的.