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正文內(nèi)容

實驗五2數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析(編輯修改稿)

2025-06-17 06:48 本頁面
 

【文章內(nèi)容簡介】 ?指數(shù)分布舉例 x=0::30。 y=exppdf(x,4)。 plot(x,y) 例: ?=4 時的指數(shù)分布密度函數(shù)圖 離散分布:幾何分布 ? 幾何分布 是一種常見的 離散分布 ? 在貝努里實驗中,每次試驗成功的概率為 p,設(shè)試驗進行到第 ? 次才出現(xiàn)成功,則 ? 的分布滿足: 其右端項 是幾何級數(shù) 的一般項,于是人們稱它為幾何分布 。 11kkpq????? ? 1( ) 1 , 2 ,kpqP k k? ?? ? ?x=0:30。 y=geopdf(x,)。 plot(x,y) 例: p= 時的幾何分布密度函數(shù)圖 離散分布:二項式分布 ? 二項式分布 屬于離散分布 ? 如果隨機變量 X 的分布列為: 則稱這種分布為二項式分布。記做: ~ ( , )X b n p? ? (1( ) 0 , 1 , ,)k n kn ppP X k kk n??? ????????x=0:50。 y=binopdf(x,500,)。 plot(x,y) 例: n=500, p= 時的二項式分布密度函數(shù)圖 離散分布: Poisson 分布 ? 泊松分布 也屬于離散分布,是 1837年由發(fā)個數(shù)學家 Poisson 首次提出,其概率分布列為: 記做: ~ ( )XP ?? ? !( ) 0 , 1 , 2 , , 0kP e kkXk ?? ??? ? ? ?? 泊松分布是一種常用的離散分布,它與單位時間(或單位面積、單位產(chǎn)品等)上的計數(shù)過程相聯(lián)系 。 如:單位時間內(nèi),電話總機接到用戶呼喚次數(shù); 1 平方米內(nèi),玻璃上的氣泡數(shù)等 。 Poisson 分布舉例 x=0:50。 y=poisspdf(x,25)。 plot(x,y) 例: ?=25 時的泊松分布密度函數(shù)圖 離散分布:均勻分布 ? 如果隨機變量 X 的分布列為: ? ? 2 1( ) 1 , , ,P X k k nn? ? ?則稱這種分布為 離散均勻分布 。記做: ? ?~ [ 1 , 2 , , ]X U nn=20。 x=1:n。 y=unidpdf(x,n)。 plot(x,y,39。o39。) 例: n=20 時的離散均勻分布密度函數(shù)圖 抽樣分布: ?2分布 ? 設(shè)隨機變量 X1, X2, … , Xn 相互獨立,且同服從正態(tài)分布 N(0,1),則稱隨機變量 ?n2= X12+X22+ … + Xn2服從自由度為 n 的 ?2 分布,記作 ,亦稱隨機變量 ?n2 為 ?2 變量。 22~ ( )n n??x=0::20。 y=chi2pdf(x,4)。 plot(x,y) 例: n=4 和 n=10 時的 ?2 分布密度函數(shù)圖 x=0::20。 y=chi2pdf(x,10)。 plot(x,y) 抽樣分布: F 分布 ? 設(shè)隨機變量 ,且 X 與 Y 相互獨立,則稱隨機變量
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