MATLAB数理统计程序.doc
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1、正态总体均值、方差的参数估计与置信区间估计正态总体均值、方差的参数估计与置信区间估计P316 例 6.5.1 置信区间估计clear; Y=14.85 13.01 13.50 14.93 16.97 13.80 17.95 13.37 16.29 12.38; X=normrnd(15,2,10,1) % 随机产生数随机产生数 muhat,sigmahat,muci,sigmaci=normfit(X,0.1) % 正态拟合正态拟合 muhat,sigmahat,muci,sigmaci=normfit(Y,0.1) % 正态拟合正态拟合 X =15.257316.312912.664414.
2、078814.475112.573712.361116.862415.022513.7097 muhat =14.3318 sigmahat =1.5595 muci =13.427815.2358 sigmaci =1.13742.5657 muhat =14.7050 sigmahat =1.8432 muci =13.636515.7735 sigmaci =1.34433.0324 P320 例 6.5.5 置信区间估计clear; Y=4.68 4.85 4.32 4.85 4.61 5.02 5.20 4.60 4.58 4.72 4.38 4.70; muhat,sigmahat
3、,muci,sigmaci=normfit(Y,0.05) muhat =4.7092 sigmahat =0.2480 muci =4.55164.8667 sigmaci =0.17570.4211 P321 例 6.5.6 置信区间估计clear; Y=45.3 45.4 45.1 45.3 45.5 45.7 45.4 45.3 45.6; muhat,sigmahat,muci,sigmaci=normfit(Y,0.05) muhat =45.4000 sigmahat =0.1803 muci =45.261445.5386 sigmaci =0.12180.3454 单正态总体
4、均值的假设检验单正态总体均值的假设检验方差方差 sigmasigma 已知时已知时 P338P338 例例 7.2.17.2.1 %h,p,ci,zval=ztest(X,mu,sigma,alpha,tail,dim)%h,p,ci,zval=ztest(X,mu,sigma,alpha,tail,dim) clear all; X= 8.05 8.15 8.2 8.1 8.25; h,p,ci,zval=ztest(X,8,0.2,0.05) h =0 p =0.0935 ci =7.9747 8.3253 zval =1.6771 注: p 为观察值的概率 ci 为置信区间; zval
5、统计量值 若 h=0: 表示在显著性水平 alpha 下,不能否定原假设; 若 h=1: 表示在显著性水平 alpha 下,否定原假设; 若 tail=0:表示双边假设检验; 若 tail=1:表示单边假设检验(mumu0); 若 tail=0:表示单边假设检验(mumu0); 若 tail=0:表示单边假设检验(mumu0); 若 tail=0:表示单边假设检验(mu(tail 为+1)或单边mu0); 若 tail=0:表示单边假设检验(mu0.05) 接受原假设: Poisson 分布;P356 例 7.4.1clear all;close; bins=1:6;%总总体分成的区体分成的区
6、间总类间总类 obsCounts=2 6 6 3 3 0; %对应对应区区间间上上样样本本观测值观测值个数个数 n=sum(obsCounts);%总总的的观测样观测样本数据本数据 expCounts=n*0.1expCounts=n*0.1 n*0.2n*0.2 n*0.3n*0.3 n*0.2n*0.2 n*0.1n*0.1 n*0.1;%n*0.1;%对应区间上的理论频数对应区间上的理论频数h,p,st = chi2gof(bins,ctrs,bins,frequency,obsCounts,expected,expCounts,nparams,0) %nparams指 定分布中待估参数
7、的个数h =0 p =0.5580 st = chi2stat: 1.1667df: 2edges: 0.5000 2.5000 3.5000 6.5000O: 8 6 6E: 6 6 8 注:h=0(p 值0.05) 接受原假设分布;clear all; bins=1:6;%总总体分成的区体分成的区间总类间总类 obsCounts=2 6 6 3 3 0;%对应对应区区间间上上样样本本观测值观测值个数个数 n=sum(obsCounts);%总总的的观测样观测样本数据本数据 expCounts=n*0.1 n*0.2 n*0.3 n*0.2 n*0.1 n*0.1;%对应对应区区间间上的理上
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