分布： 源代码： x=-4:0.01:4; y=tpdf(x,1); y1=tpdf(x,2); y2=tpdf(x,10); plot(x,y,x,y1,x,y2) axis([-4,4,0,0.4]); legend('自由度为1','自由度为2','自由度为10'); 结果：
F分布： 源代码： x=0:0.01:5; y=fpdf(x,10,50); y1=fpdf(x,10,5); y2=fpdf(x,50,10); plot(x,y,x,y1,x,y2) legend('自由度(10,50)','自由度为(10,5)','自由度为(50,10'); 结果：
概率论上机实验报告
1问题1 1.1问题描述 二项分布的泊松分布与正态分布的逼近 设 X ~ B(n，p) ，其中np=2 1) 对n=101,…,104,讨论用泊松分布逼近二项分布的误差。画处逼近的图形 2) 对n=101,…,104, 计算 ， 1）用二项分布计算 2）用泊松分布计算 3）用正态分布计算 比较用泊松分布逼近与正态分布逼近二项分布的优劣。 1.2问题解决 (1)源代码 n=10000; p=2/n; x=1:n; y1=binopdf(x,n,p); y2=poisspdf(x,n*p); plot(x,y1,x,y2) 实验结果： 当N=10
当N=100
当N=1000
当N=10000
每次误差均在百分之零点一以下 （2） N=100
N=1000
N=1000
泊松分布最后更接近于二项分布，较之于正态分布而言。 2题目2 2.1正态分布的数值计算 设～； 1）当时，计算 ，； 2）当时,若，求； 3）分别绘制， 时的概率密度函数图形。 2.2问题解决 （1） 源代码 one1=normcdf(2.9,1.5,0.25)-normcdf(1.8,1.5,0.25) one2=1-normcdf(2.5y=3的时候最合适。 5.结论 通过本次的概率论上机实验，熟悉了MATLAB中对于几种不同概率 分布的函数的口令，并且成功地画出了概率分布函数。同时，也用了 MATLAB和画图的方式，证明了概率论学习中的几个结论。这次实验除 了熟悉几种概率分布函数的口令之外，也解决了一个简单的概率论实际 问题。用MATLAB来做一次模拟，通过产生的随机数和if语句，来确定最 佳的报纸数。可以说，这次实验成功地熟悉了MATLAB对于概率论学习 的基本代码，也很好地将理论的学习和实际的问题做了一个比较好的衔 接，使得理论和实际得到了结合，受益匪浅。在以后的学习中，仍旧需 要对于概率论有着更为深入地学习，对于MATLAB也要有更好的了解和 更熟练的操作。MATLAB是学习数学科目的一种很好的工具，熟练的使 用可以给学习带来不少的帮助。
标准正态分布的曲线如下：
可知t分布自由度越大，则越接近标准正态分布。 4题目4 4.1题目描述 已知每百份报纸全部卖出可获利14元，卖不出去将赔8元，设报纸的需 求量的分布律为 0 1 2 3 4 5
0.05 0.10 0.25 0.35 0.15 0.10 试确定报纸的最佳购进量。（要求使用计算机模拟） 4.2题目解决 源代码： n=10000; x=rand(n,1); for y=1:5 w1=0; for i=1:n if x(i)<0.05 demand=0; elseif x(i)<0.15 demand=1; elseif x(i)<0.40 demand=2; elseif x(i)<0.75 demand=3; elseif x(i)<0.90 demand=4; else demand=5; end if y>demand w=demand*14-(y-demand)*8; else w=y*14; end w1=w1+w; end y w1 end 结果：
（2）x=1.91 实验结果：
（3）源代码： x=-4:0.1:6; y1=normpdf(x,1,0.25); y2=normpdf(x,2,0.25); y3=normpdf(x,3,0.25); plot(x,y1,x,y2,x,y3) 实验结果
3题目3 3.1题目描述 就不同的自由度画出 分布、分布及F分布 的概率密度曲线，每 种情况至少画三条曲 线，并将分布的概率 密度曲线与标准正态 分布的概率密度曲线 进行比较。 3.2题目解决 分布： x=0:0.01:10; y=chi2pdf(x,1); y1=chi2pdf(x,2); y2=chi2pdf(x,10); plot(x,y,x,y1,x,y2) axis([0,10,0,2]); legend('自由度为1','自由度为2','自由度为10'); 结果：