matlab概率函数.doc

1. pdf 概率密度函数
y=pdf(name,x,A)
返回由 name 指定的单参数分布的概率密度，x为
样本数据，A为所属分布的参数
y=pdf(name,x,A,B)
y=pdf(name,x,A,B,C) 返回由 name 指定的双参数或三参数分布的概率密度
name用来指定分布类型
二项式分布
Binomial
bino
卡方分布
Chisquare
chi2
指数分布
Exponential
exp
F分布
F
f
几何分布
Geometric
geo
正态分布
Normal
norm
泊松分布
Poisson
poiss
T分布
T
t
均匀分布
Uniform
unif
离散均匀分布
Discrete Uniform
unid

例：
x=-8:0.1:8;
y=pdf('norm',x,0,1);
y1=pdf('norm',x,1,2);
plot(x,y,x,y1,':')
注意：y=pdf('norm',x,0,1)等价于y=normpdf(x,0,1)
类似的y=pdf('bino’,x,N,p)等价于 y=bionpdf(,x,N,p)……
2、
cdf 系列函数：累积分布函数 F(x) = P(X<=x)
y=cdf('norm',x,0,1)等价于y=normcdf(x,0,1)
inv 系列函数：逆累积分布函数 （相应分布下的分位数）
y=icdf('norm',p,0,1)等价于 y=normicdf(p,0,1)
rnd 系列函数：随机数发生函数 （不唯一）
stat 系列函数：均值与方差函数
3. normfit 正态分布中的参数估计
[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(x,alpha)
点估计，区间估计
对样本数据 x 进行参数估计，并计算置信度为 1-alpha
的置信区间
alpha 可以省略，缺省值为 0.05，即置信度为 95%
4. hist 绘制给定数据的直方图
hist(x，m)，默认时m=10（m为组数）
5.table=tabulate(x)
绘制频数表，返回值 table 中，第一列为x的值，第二列为该值出现的次数，最后一列包含每个值的百分比。
6.ttest(x,m,alpha)
假设检验函数。此函数对样本数据 x 进行显著性水平为 alpha 的 t 假设检验，以检验正态分布样本 x（标准差未知）的均值是否为 m。（单个总体的t检验）

两个总体检验：ttest2（x，y，alpha）
7、随机数（伪随机数）
A=trnd(k,m,n)生成m*n的t分布的随机数
B=raylrnd(b,m,n) 生成Rayleigh分布的伪随机数
8、函数random( )
功能：y=random(‘name’,A1,A2,A3,m,n)
说明：输入的向量或矩阵A1，A2和A3必须形式相同。标量输入将被扩展成和其它输入具有相同维数的常数矩阵。
9、随机变量数字特征
[M,V]=binostat(N,P)
[M,V]=expstat(MU)
[M,V]=normstat(MU,SIGMA)
C=cov(X) 返回X的协方差或协方差矩阵
C=cov(X,Y) 返回X与Y的协方差矩阵
R=corrcoef(X) 返回源于矩阵的相关系数矩阵
M=moment(X,order) 返回X的order阶中心矩
已知一组随机变量样本数据构成的向量:
x=[x1,x2,……，xn]’
求该向量各个元素的均值、方差和标准差:
M=mean(x),s2=var(x),s=std(x);
r阶原点矩与中心矩：Ar=sum(x.^r)/length(x);Br=moment(x,r)