第7章-MATLAB在概率统计中的应用

第7章-MATLAB在概率统计中的应用

MATLAB在概率统计中的应用总结

一、统计量的数字特征

（一）简单的数学期望和几种均值

? mean(x) 平均值函数

当x 为向量时，得到它的元素平均值；当x 为矩阵时，得到一列向量，每一行值为矩阵行元素的平均值， 举例1：求矩阵A的平均值。

D=[74.001 74.005 74.003 74.001 74.00 73.998 74.006 74.02] Mean(d)

举例2：设随机变量x的分布规律如下表，求E(x)和E(3x+5)的值E(x)的值

X -2 0 0.3 2 0.3 2

pk 0.4 E(x)的值： x=[-2,0,2],pk=[0.4,0.3,0.3] sum(x.*pk)

? E(3x2+5)的值。

x=[-2,0,2],pk=[0.4,0.3,0.3] z=3*x.^2+5 sum(z.*pk)

（二）数据比较

? max 最大值

2

? min 最小值 ? median 中值 ? sort 由小到大排序

（三）求和与积

? sum 求向量或矩阵的元素累和 ? prod： 求当前元素与所有前面元素的

积 举例：

下面的程序用来求向量各元素的之和

prod=1

varx=[2,3,4]

for x=varx

prod=prod+x end

（四）方差和标准差

? 方差函数Var

① Var(x) x为向量，返回向量的样本方差；x为矩阵，则返回矩阵各列的方

差。

②Var(x,1) 返回向量（矩阵x）的简单方差（即置前因子为③Var(x,w) 返回向量（矩阵）x即以w为权的方差。 ? Std 标准差函数

3

1的方差） n