大连理工大学概率上机作业
第一次上机作业
1.利用Matlab自带命令产生1000个均匀随机变量服从
U(0,1)。
>> unifrnd(0,1,20,50)
ans =
Columns 1 through 10
0.8147 0.6557 0.4387 0.7513 0.3517 0.1622 0.1067 0.8530 0.7803 0.5470
0.9058 0.0357 0.3816 0.2551 0.8308 0.7943 0.9619 0.6221 0.3897 0.2963
0.1270 0.8491 0.7655 0.5060 0.5853 0.3112 0.0046 0.3510 0.2417 0.7447
0.9134 0.9340 0.7952 0.6991 0.5497 0.5285 0.7749 0.5132 0.4039 0.1890
0.6324 0.6787 0.1869 0.8909 0.9172 0.1656 0.8173 0.4018 0.0965 0.6868
0.0975 0.7577 0.4898 0.9593 0.2858 0.6020 0.8687 0.0760 0.1320 0.1835
0.2785 0.7431 0.4456 0.5472 0.7572 0.2630 0.0844 0.2399 0.9421 0.3685
0.5469 0.3922 0.6463 0.1386 0.7537 0.6541 0.3998 0.1233 0.9561 0.6256
0.9575 0.6555 0.7094 0.1493 0.3804 0.6892 0.2599 0.1839 0.5752 0.7802
0.9649 0.1712 0.7547 0.2575 0.5678 0.7482 0.8001 0.2400 0.0598 0.0811
0.1576 0.7060 0.2760 0.8407 0.0759 0.4505 0.4314 0.4173 0.2348 0.9294
0.9706 0.0318 0.6797 0.2543 0.0540 0.0838 0.9106 0.0497 0.3532 0.7757
0.9572 0.2769 0.6551 0.8143 0.5308 0.2290 0.1818 0.9027 0.8212 0.4868
0.4854 0.0462 0.1626 0.2435 0.7792 0.9133 0.2638 0.9448 0.0154 0.4359
0.8003 0.0971 0.1190 0.9293 0.9340 0.1524 0.1455 0.4909 0.0430 0.4468
0.1419 0.8235 0.4984 0.3500 0.1299 0.8258 0.1361 0.4893 0.1690 0.3063
0.4218 0.6948 0.9597 0.1966 0.5688 0.5383 0.8693 0.3377 0.6491 0.5085
0.9157 0.3171 0.3404 0.2511 0.4694 0.9961 0.5797 0.9001 0.7317 0.5108
0.7922 0.9502 0.5853 0.6160 0.0119 0.0782 0.5499 0.3692 0.6477 0.8176
0.9595 0.0344 0.2238 0.4733 0.3371 0.4427 0.1450 0.1112 0.4509 0.7948
Columns 11 through 20
0.6443 0.3111 0.0855 0.0377 0.0305 0.0596 0.1734 0.9516 0.0326 0.2518
0.3786 0.9234 0.2625 0.8852 0.7441 0.6820 0.3909 0.9203 0.5612 0.2904
0.8116 0.4302 0.8010 0.9133 0.5000 0.0424 0.8314 0.0527 0.8819 0.6171
0.5328 0.1848 0.0292 0.7962 0.4799 0.0714 0.8034 0.7379 0.6692 0.2653
0.3507 0.9049 0.9289 0.0987 0.9047 0.5216 0.0605 0.2691 0.1904 0.8244
0.9390 0.9797 0.7303 0.2619 0.6099 0.0967 0.3993 0.4228 0.3689 0.9827
0.8759 0.4389 0.4886 0.3354 0.6177 0.8181 0.5269 0.5479 0.4607 0.7302
0.5502 0.1111 0.5785 0.6797 0.8594 0.8175 0.4168 0.9427 0.9816 0.3439 0.6225 0.2581 0.2373 0.1366 0.8055 0.7224 0.6569 0.4177 0.1564 0.5841 0.5870 0.4087 0.4588 0.7212 0.5767 0.1499 0.6280 0.9831 0.8555 0.1078 0.2077 0.5949 0.9631 0.1068 0.1829 0.6596 0.2920 0.3015 0.6448 0.9063 0.3012 0.2622 0.5468 0.6538 0.2399 0.5186 0.4317 0.7011 0.3763 0.8797 0.4709 0.6028 0.5211 0.4942 0.8865 0.9730 0.0155 0.6663 0.1909 0.8178 0.2305 0.7112 0.2316 0.7791 0.0287 0.6490 0.9841 0.5391 0.4283 0.2607 0.8443 0.2217 0.4889 0.7150 0.4899 0.8003 0.1672 0.6981 0.4820 0.5944 0.1948 0.1174 0.6241 0.9037 0.1679 0.4538 0.1062 0.6665 0.1206 0.0225 0.2259 0.2967 0.6791 0.8909 0.9787 0.4324 0.3724 0.1781 0.5895 0.4253 0.1707 0.3188 0.3955 0.3342 0.7127 0.8253 0.1981 0.1280 0.2262 0.3127 0.2277 0.4242 0.3674 0.6987 0.5005 0.0835 0.4897 0.9991 0.3846 0.1615 0.4357 0.5079 0.9880 0.1978 0.4711 0.1332 0.3395 0.1711 0.5830 0.1788
Columns 21 through 30
0.4229 0.7788 0.2548 0.1759 0.6476 0.5822 0.4046 0.3477 0.8217 0.5144 0.0942 0.4235 0.2240 0.7218 0.6790 0.5407 0.4484 0.1500 0.4299 0.8843 0.5985 0.0908 0.6678 0.4735 0.6358 0.8699 0.3658 0.5861 0.8878 0.5880 0.4709 0.2665 0.8444 0.1527 0.9452 0.2648 0.7635 0.2621 0.3912 0.1548 0.6959 0.1537 0.3445 0.3411 0.2089 0.3181 0.6279 0.0445 0.7691 0.1999 0.6999 0.2810 0.7805 0.6074 0.7093 0.1192 0.7720 0.7549 0.3968 0.4070 0.6385 0.4401 0.6753 0.1917 0.2362 0.9398 0.9329 0.2428 0.8085 0.7487 0.0336 0.5271 0.0067 0.7384 0.1194 0.6456 0.9727 0.4424 0.7551 0.8256 0.0688 0.4574 0.6022 0.2428 0.6073 0.4795 0.1920 0.6878 0.3774 0.7900 0.3196 0.8754 0.3868 0.9174 0.4501 0.6393 0.1389 0.3592 0.2160 0.3185 0.5309 0.5181 0.9160 0.2691 0.4587 0.5447 0.6963 0.7363 0.7904 0.5341 0.6544 0.9436 0.0012 0.7655 0.6619 0.6473 0.0938 0.3947 0.9493 0.0900 0.4076 0.6377 0.4624 0.1887 0.7703 0.5439 0.5254 0.6834 0.3276 0.1117 0.8200 0.9577 0.4243 0.2875 0.3502 0.7210 0.5303 0.7040 0.6713 0.1363 0.7184 0.2407 0.4609 0.0911 0.6620 0.5225 0.8611 0.4423 0.4386 0.6787 0.9686 0.6761 0.7702 0.5762 0.4162 0.9937 0.4849 0.0196 0.8335 0.4952 0.5313 0.2891 0.3225 0.6834 0.8419 0.2187 0.3935 0.3309 0.7689 0.1897 0.3251 0.6718 0.7847 0.5466 0.8329 0.1058 0.6714 0.4243 0.1673 0.4950 0.1056 0.6951 0.4714 0.4257 0.2564 0.1097 0.7413 0.2703 0.8620 0.1476 0.6110 0.0680 0.0358 0.6444 0.6135 0.0636 0.5201 0.1971 0.9899 0.0550
Columns 31 through 40
0.8507 0.7386 0.5523 0.1239 0.7378 0.5590 0.1781 0.8949 0.6311 0.6925 0.5606 0.5860 0.6299 0.4904 0.0634 0.8541 0.3596 0.0715 0.0899 0.5567 0.9296 0.2467 0.0320 0.8530 0.8604 0.3479 0.0567 0.2425 0.0809 0.3965 0.6967 0.6664 0.6147 0.8739 0.9344 0.4460 0.5219 0.0538 0.7772 0.0616 0.5828 0.0835 0.3624 0.2703 0.9844 0.0542 0.3358 0.4417 0.9051 0.7802
0.8154 0.6260 0.0495 0.2085 0.8589 0.1771 0.1757 0.0133 0.5338 0.3376
0.8790 0.6609 0.4896 0.5650 0.7856 0.6628 0.2089 0.8972 0.1092 0.6079
0.9889 0.7298 0.1925 0.6403 0.5134 0.3308 0.9052 0.1967 0.8258 0.7413
0.0005 0.8908 0.1231 0.4170 0.1776 0.8985 0.6754 0.0934 0.3381 0.1048
0.8654 0.9823 0.2055 0.2060 0.3986 0.1182 0.4685 0.3074 0.2940 0.1279
0.6126 0.7690 0.1465 0.9479 0.1339 0.9884 0.9121 0.4561 0.7463 0.5495
0.9900 0.5814 0.1891 0.0821 0.0309 0.5400 0.1040 0.1017 0.0103 0.4852
0.5277 0.9283 0.0427 0.1057 0.9391 0.7069 0.7455 0.9954 0.0484 0.8905
0.4795 0.5801 0.6352 0.1420 0.3013 0.9995 0.7363 0.3321 0.6679 0.7990
0.8013 0.0170 0.2819 0.1665 0.2955 0.2878 0.5619 0.2973 0.6035 0.7343
0.2278 0.1209 0.5386 0.6210 0.3329 0.4145 0.1842 0.0620 0.5261 0.0513
0.4981 0.8627 0.6952 0.5737 0.4671 0.4648 0.5972 0.2982 0.7297 0.0729
0.9009 0.4843 0.4991 0.0521 0.6482 0.7640 0.2999 0.0464 0.7073 0.0885
0.5747 0.8449 0.5358 0.9312 0.0252 0.8182 0.1341 0.5054 0.7814 0.7984
0.8452 0.2094 0.4452 0.7287 0.8422 0.1002 0.2126 0.7614 0.2880 0.9430
Columns 41 through 50
0.6837 0.7894 0.1123 0.6733 0.0986 0.9879 0.5975 0.7593 0.8092 0.7519
0.1321 0.3677 0.7844 0.4296 0.1420 0.1704 0.3353 0.7406 0.7486 0.2287
0.7227 0.2060 0.2916 0.4517 0.1683 0.2578 0.2992 0.7437 0.1202 0.0642
0.1104 0.0867 0.6035 0.6099 0.1962 0.3968 0.4526 0.1059 0.5250 0.7673
0.1175 0.7719 0.9644 0.0594 0.3175 0.0740 0.4226 0.6816 0.3258 0.6712
0.6407 0.2057 0.4325 0.3158 0.3164 0.6841 0.3596 0.4633 0.5464 0.7152
0.3288 0.3883 0.6948 0.7727 0.2176 0.4024 0.5583 0.2122 0.3989 0.6421
0.6538 0.5518 0.7581 0.6964 0.2510 0.9828 0.7425 0.0985 0.4151 0.4190
0.7491 0.2290 0.4326 0.1253 0.8929 0.4022 0.4243 0.8236 0.1807 0.3908
0.5832 0.6419 0.6555 0.1302 0.7032 0.6207 0.4294 0.1750 0.2554 0.8161
0.7400 0.4845 0.1098 0.0924 0.5557 0.1544 0.1249 0.1636 0.0205 0.3174
0.2348 0.1518 0.9338 0.0078 0.1844 0.3813 0.0244 0.6660 0.9237 0.8145
0.7350 0.7819 0.1875 0.4231 0.2120 0.1611 0.2902 0.8944 0.6537 0.7891
0.9706 0.1006 0.2662 0.6556 0.0773 0.7581 0.3175 0.5166 0.9326 0.8523
0.8669 0.2941 0.7978 0.7229 0.9138 0.8711 0.6537 0.7027 0.1635 0.5056
0.0862 0.2374 0.4876 0.5312 0.7067 0.3508 0.9569 0.1536 0.9211 0.6357
0.3664 0.5309 0.7690 0.1088 0.5578 0.6855 0.9357 0.9535 0.7947 0.9509
0.3692 0.0915 0.3960 0.6318 0.3134 0.2941 0.4579 0.5409 0.5774 0.4440
0.6850 0.4053 0.2729 0.1265 0.1662 0.5306 0.2405 0.6797 0.4400 0.0600
0.5979 0.1048 0.0372 0.1343 0.6225 0.8324 0.7639 0.0366 0.2576 0.8667 2.参考课本综合例题2.5.4和2.5.5中的方法，模拟产生
1000个随机变量，使其服从参数为2的指数分布，进而计算这1000个随机数的均值和方差。
建议函数：function [y ] = f( x)
%UNTITLED Summary of this function goes here
% Detailed explanation goes here
y=-0.5*log(1-x);
end
>> a=unifrnd(0,1,10,100)
a =
Columns 1 through 10
0.8147 0.1576 0.6557 0.7060 0.4387 0.2760 0.7513 0.8407 0.3517 0.0759 0.9058 0.9706 0.0357 0.0318 0.3816 0.6797 0.2551 0.2543 0.8308 0.0540 0.1270 0.9572 0.8491 0.2769 0.7655 0.6551 0.5060 0.8143 0.5853 0.5308 0.9134 0.4854 0.9340 0.0462 0.7952 0.1626 0.6991 0.2435 0.5497 0.7792 0.6324 0.8003 0.6787 0.0971 0.1869 0.1190 0.8909 0.9293 0.9172 0.9340 0.0975 0.1419 0.7577 0.8235 0.4898 0.4984 0.9593 0.3500 0.2858 0.1299 0.2785 0.4218 0.7431 0.6948 0.4456 0.9597 0.5472 0.1966 0.7572 0.5688 0.5469 0.9157 0.3922 0.3171 0.6463 0.3404 0.1386 0.2511 0.7537 0.4694 0.9575 0.7922 0.6555 0.9502 0.7094 0.5853 0.1493 0.6160 0.3804 0.0119 0.9649 0.9595 0.1712 0.0344 0.7547 0.2238 0.2575 0.4733 0.5678 0.3371
Columns 11 through 20
0.1622 0.4505 0.1067 0.4314 0.8530 0.4173 0.7803 0.2348 0.5470 0.9294 0.7943 0.0838 0.9619 0.9106 0.6221 0.0497 0.3897 0.3532 0.2963 0.7757 0.3112 0.2290 0.0046 0.1818 0.3510 0.9027 0.2417 0.8212 0.7447 0.4868 0.5285 0.9133 0.7749 0.2638 0.5132 0.9448 0.4039 0.0154 0.1890 0.4359 0.1656 0.1524 0.8173 0.1455 0.4018 0.4909 0.0965 0.0430 0.6868 0.4468 0.6020 0.8258 0.8687 0.1361 0.0760 0.4893 0.1320 0.1690 0.1835 0.3063 0.2630 0.5383 0.0844 0.8693 0.2399 0.3377 0.9421 0.6491 0.3685 0.5085 0.6541 0.9961 0.3998 0.5797 0.1233 0.9001 0.9561 0.7317 0.6256 0.5108 0.6892 0.0782 0.2599 0.5499 0.1839 0.3692 0.5752 0.6477 0.7802 0.8176 0.7482 0.4427 0.8001 0.1450 0.2400 0.1112 0.0598 0.4509 0.0811 0.7948
Columns 21 through 30
0.6443 0.2077 0.3111 0.5949 0.0855 0.9631 0.0377 0.1068 0.0305 0.1829 0.3786 0.3012 0.9234 0.2622 0.2625 0.5468 0.8852 0.6538 0.7441 0.2399 0.8116 0.4709 0.4302 0.6028 0.8010 0.5211 0.9133 0.4942 0.5000 0.8865 0.5328 0.2305 0.1848 0.7112 0.0292 0.2316 0.7962 0.7791 0.4799 0.0287 0.3507 0.8443 0.9049 0.2217 0.9289 0.4889 0.0987 0.7150 0.9047 0.4899
0.9390 0.1948 0.9797 0.1174 0.7303 0.6241 0.2619 0.9037 0.6099 0.1679 0.8759 0.2259 0.4389 0.2967 0.4886 0.6791 0.3354 0.8909 0.6177 0.9787 0.5502 0.1707 0.1111 0.3188 0.5785 0.3955 0.6797 0.3342 0.8594 0.7127 0.6225 0.2277 0.2581 0.4242 0.2373 0.3674 0.1366 0.6987 0.8055 0.5005 0.5870 0.4357 0.4087 0.5079 0.4588 0.9880 0.7212 0.1978 0.5767 0.4711
Columns 31 through 40
0.0596 0.6596 0.1734 0.2920 0.9516 0.3015 0.0326 0.6448 0.2518 0.9063 0.6820 0.5186 0.3909 0.4317 0.9203 0.7011 0.5612 0.3763 0.2904 0.8797 0.0424 0.9730 0.8314 0.0155 0.0527 0.6663 0.8819 0.1909 0.6171 0.8178 0.0714 0.6490 0.8034 0.9841 0.7379 0.5391 0.6692 0.4283 0.2653 0.2607 0.5216 0.8003 0.0605 0.1672 0.2691 0.6981 0.1904 0.4820 0.8244 0.5944 0.0967 0.4538 0.3993 0.1062 0.4228 0.6665 0.3689 0.1206 0.9827 0.0225 0.8181 0.4324 0.5269 0.3724 0.5479 0.1781 0.4607 0.5895 0.7302 0.4253 0.8175 0.8253 0.4168 0.1981 0.9427 0.1280 0.9816 0.2262 0.3439 0.3127 0.7224 0.0835 0.6569 0.4897 0.4177 0.9991 0.1564 0.3846 0.5841 0.1615 0.1499 0.1332 0.6280 0.3395 0.9831 0.1711 0.8555 0.5830 0.1078 0.1788
Columns 41 through 50
0.4229 0.5309 0.7788 0.5181 0.2548 0.9160 0.1759 0.2691 0.6476 0.4587 0.0942 0.6544 0.4235 0.9436 0.2240 0.0012 0.7218 0.7655 0.6790 0.6619 0.5985 0.4076 0.0908 0.6377 0.6678 0.4624 0.4735 0.1887 0.6358 0.7703 0.4709 0.8200 0.2665 0.9577 0.8444 0.4243 0.1527 0.2875 0.9452 0.3502 0.6959 0.7184 0.1537 0.2407 0.3445 0.4609 0.3411 0.0911 0.2089 0.6620 0.6999 0.9686 0.2810 0.6761 0.7805 0.7702 0.6074 0.5762 0.7093 0.4162 0.6385 0.5313 0.4401 0.2891 0.6753 0.3225 0.1917 0.6834 0.2362 0.8419 0.0336 0.3251 0.5271 0.6718 0.0067 0.7847 0.7384 0.5466 0.1194 0.8329 0.0688 0.1056 0.4574 0.6951 0.6022 0.4714 0.2428 0.4257 0.6073 0.2564 0.3196 0.6110 0.8754 0.0680 0.3868 0.0358 0.9174 0.6444 0.4501 0.6135
Columns 51 through 60
0.5822 0.5447 0.4046 0.6963 0.3477 0.7363 0.8217 0.7904 0.5144 0.5341 0.5407 0.6473 0.4484 0.0938 0.1500 0.3947 0.4299 0.9493 0.8843 0.0900 0.8699 0.5439 0.3658 0.5254 0.5861 0.6834 0.8878 0.3276 0.5880 0.1117 0.2648 0.7210 0.7635 0.5303 0.2621 0.7040 0.3912 0.6713 0.1548 0.1363 0.3181 0.5225 0.6279 0.8611 0.0445 0.4423 0.7691 0.4386 0.1999 0.6787 0.1192 0.9937 0.7720 0.4849 0.7549 0.0196 0.3968 0.8335 0.4070 0.4952 0.9398 0.2187 0.9329 0.3935 0.2428 0.3309 0.8085 0.7689 0.7487 0.1897 0.6456 0.1058 0.9727 0.6714 0.4424 0.4243 0.7551 0.1673 0.8256 0.4950 0.4795 0.1097 0.1920 0.7413 0.6878 0.2703 0.3774 0.8620 0.7900 0.1476 0.6393 0.0636 0.1389 0.5201 0.3592 0.1971 0.2160 0.9899 0.3185 0.0550
Columns 61 through 70
0.8507 0.6126 0.7386 0.7690 0.5523 0.1465 0.1239 0.9479 0.7378 0.1339 0.5606 0.9900 0.5860 0.5814 0.6299 0.1891 0.4904 0.0821 0.0634 0.0309 0.9296 0.5277 0.2467 0.9283 0.0320 0.0427 0.8530 0.1057 0.8604 0.9391 0.6967 0.4795 0.6664 0.5801 0.6147 0.6352 0.8739 0.1420 0.9344 0.3013 0.5828 0.8013 0.0835 0.0170 0.3624 0.2819 0.2703 0.1665 0.9844 0.2955 0.8154 0.2278 0.6260 0.1209 0.0495 0.5386 0.2085 0.6210 0.8589 0.3329 0.8790 0.4981 0.6609 0.8627 0.4896 0.6952 0.5650 0.5737 0.7856 0.4671 0.9889 0.9009 0.7298 0.4843 0.1925 0.4991 0.6403 0.0521 0.5134 0.6482 0.0005 0.5747 0.8908 0.8449 0.1231 0.5358 0.4170 0.9312 0.1776 0.0252 0.8654 0.8452 0.9823 0.2094 0.2055 0.4452 0.2060 0.7287 0.3986 0.8422
Columns 71 through 80
0.5590 0.9884 0.1781 0.9121 0.8949 0.4561 0.6311 0.7463 0.6925 0.5495 0.8541 0.5400 0.3596 0.1040 0.0715 0.1017 0.0899 0.0103 0.5567 0.4852 0.3479 0.7069 0.0567 0.7455 0.2425 0.9954 0.0809 0.0484 0.3965 0.8905 0.4460 0.9995 0.5219 0.7363 0.0538 0.3321 0.7772 0.6679 0.0616 0.7990 0.0542 0.2878 0.3358 0.5619 0.4417 0.2973 0.9051 0.6035 0.7802 0.7343 0.1771 0.4145 0.1757 0.1842 0.0133 0.0620 0.5338 0.5261 0.3376 0.0513 0.6628 0.4648 0.2089 0.5972 0.8972 0.2982 0.1092 0.7297 0.6079 0.0729 0.3308 0.7640 0.9052 0.2999 0.1967 0.0464 0.8258 0.7073 0.7413 0.0885 0.8985 0.8182 0.6754 0.1341 0.0934 0.5054 0.3381 0.7814 0.1048 0.7984 0.1182 0.1002 0.4685 0.2126 0.3074 0.7614 0.2940 0.2880 0.1279 0.9430
Columns 81 through 90
0.6837 0.7400 0.7894 0.4845 0.1123 0.1098 0.6733 0.0924 0.0986 0.5557 0.1321 0.2348 0.3677 0.1518 0.7844 0.9338 0.4296 0.0078 0.1420 0.1844 0.7227 0.7350 0.2060 0.7819 0.2916 0.1875 0.4517 0.4231 0.1683 0.2120 0.1104 0.9706 0.0867 0.1006 0.6035 0.2662 0.6099 0.6556 0.1962 0.0773 0.1175 0.8669 0.7719 0.2941 0.9644 0.7978 0.0594 0.7229 0.3175 0.9138 0.6407 0.0862 0.2057 0.2374 0.4325 0.4876 0.3158 0.5312 0.3164 0.7067 0.3288 0.3664 0.3883 0.5309 0.6948 0.7690 0.7727 0.1088 0.2176 0.5578 0.6538 0.3692 0.5518 0.0915 0.7581 0.3960 0.6964 0.6318 0.2510 0.3134 0.7491 0.6850 0.2290 0.4053 0.4326 0.2729 0.1253 0.1265 0.8929 0.1662 0.5832 0.5979 0.6419 0.1048 0.6555 0.0372 0.1302 0.1343 0.7032 0.6225
Columns 91 through 100
0.9879 0.1544 0.5975 0.1249 0.7593 0.1636 0.8092 0.0205 0.7519 0.3174 0.1704 0.3813 0.3353 0.0244 0.7406 0.6660 0.7486 0.9237 0.2287 0.8145
0.2578 0.1611 0.2992 0.2902 0.7437 0.8944 0.1202 0.6537 0.0642 0.7891
0.3968 0.7581 0.4526 0.3175 0.1059 0.5166 0.5250 0.9326 0.7673 0.8523
0.0740 0.8711 0.4226 0.6537 0.6816 0.7027 0.3258 0.1635 0.6712 0.5056
0.6841 0.3508 0.3596 0.9569 0.4633 0.1536 0.5464 0.9211 0.7152 0.6357
0.4024 0.6855 0.5583 0.9357 0.2122 0.9535 0.3989 0.7947 0.6421 0.9509
0.9828 0.2941 0.7425 0.4579 0.0985 0.5409 0.4151 0.5774 0.4190 0.4440
0.4022 0.5306 0.4243 0.2405 0.8236 0.6797 0.1807 0.4400 0.3908 0.0600
0.6207 0.8324 0.4294 0.7639 0.1750 0.0366 0.2554 0.2576 0.8161 0.8667
>> b=f(a)
b =
Columns 1 through 10
0.8430 0.0858 0.5332 0.6122 0.2888 0.1615 0.6957 0.9185 0.2167 0.0394
1.1811 1.7633 0.0182 0.0162 0.2403 0.5693 0.1472 0.1467 0.8884 0.0277
0.0679 1.5752 0.9457 0.1621 0.7252 0.5322 0.3526 0.8418 0.4401 0.3784
1.2231 0.3322 1.3590 0.0236 0.7929 0.0887 0.6004 0.1395 0.3989 0.7552
0.5003 0.8054 0.5677 0.0511 0.1034 0.0633 1.1078 1.3244 1.2456 1.3591
0.0513 0.0765 0.7089 0.8671 0.3364 0.3449 1.6007 0.2154 0.1683 0.0696
0.1632 0.2739 0.6796 0.5934 0.2949 1.6062 0.3962 0.1094 0.7078 0.4206
0.3958 1.2369 0.2490 0.1907 0.5197 0.2081 0.0746 0.1446 0.7007 0.3169
1.5792 0.7856 0.5328 1.5001 0.6178 0.4401 0.0808 0.4786 0.2394 0.0060
1.6746 1.6031 0.0939 0.0175 0.7026 0.1267 0.1489 0.3206 0.4195 0.2056
Columns 11 through 20
0.0885 0.2994 0.0564 0.2823 0.9588 0.2700 0.7576 0.1338 0.3959 1.3253
0.7906 0.0438 1.6337 1.2076 0.4865 0.0255 0.2469 0.2178 0.1757 0.7474
0.1864 0.1300 0.0023 0.1004 0.2161 1.1651 0.1383 0.8607 0.6826 0.3335
0.3760 1.2229 0.7456 0.1531 0.3600 1.4483 0.2587 0.0078 0.1047 0.2862
0.0906 0.0827 0.8500 0.0786 0.2569 0.3375 0.0507 0.0220 0.5804 0.2960
0.4606 0.8738 1.0151 0.0731 0.0395 0.3359 0.0708 0.0926 0.1014 0.1829
0.1526 0.3865 0.0441 1.0174 0.1372 0.2060 1.4241 0.5236 0.2298 0.3552
0.5308 2.7779 0.2552 0.4334 0.0658 1.1516 1.5633 0.6579 0.4912 0.3575
0.5843 0.0407 0.1505 0.3991 0.1016 0.2304 0.4281 0.5217 0.7576 0.8509
0.6895 0.2923 0.8049 0.0783 0.1372 0.0589 0.0308 0.2998 0.0423 0.7920
Columns 21 through 30
0.5169 0.1164 0.1863 0.4518 0.0447 1.6496 0.0192 0.0565 0.0155 0.1010
0.2379 0.1792 1.2844 0.1520 0.1522 0.3957 1.0821 0.5303 0.6814 0.1372
0.8345 0.3183 0.2812 0.4617 0.8073 0.3682 1.2226 0.3408 0.3466 1.0880
0.3805 0.1310 0.1022 0.6210 0.0148 0.1317 0.7953 0.7549 0.3269 0.0145
0.2160 0.9299 1.1763 0.1254 1.3215 0.3356 0.0520 0.6277 1.1755 0.3366
1.3985 0.1083 1.9498 0.0625 0.6553 0.4892 0.1518 1.1703 0.4706 0.0919 1.0435 0.1280 0.2889 0.1760 0.3353 0.5684 0.2043 1.1078 0.4807 1.9241 0.3994 0.0936 0.0589 0.1919 0.4320 0.2517 0.5693 0.2034 0.9811 0.6236 0.4871 0.1292 0.1492 0.2760 0.1354 0.2290 0.0734 0.5999 0.8186 0.3470 0.4422 0.2861 0.2627 0.3545 0.3070
2.2107 0.6387 0.1102 0.4299 0.3185
Columns 31 through 40
0.0307 0.5388 0.0952 0.1726 1.5144 0.1794 0.0166 0.5175 0.1450 1.1839 0.5728 0.3655 0.2479 0.2825 1.2649 0.6038 0.4119 0.2360 0.1716 1.0587 0.0217 1.8055 0.8901 0.0078 0.0271 0.5488 1.0680 0.1059 0.4800 0.8512 0.0371 0.5235 0.8132 2.0696 0.6694 0.3873 0.5531 0.2795 0.1541 0.1510 0.3687 0.8055 0.0312 0.0915 0.1568 0.5988 0.1056 0.3289 0.8697 0.4511 0.0509 0.3024 0.2548 0.0561 0.2748 0.5491 0.2302 0.0643 2.0275 0.0114 0.8523 0.2832 0.3742 0.2329 0.3969 0.0981 0.3088 0.4452 0.6551 0.2769 0.8506 0.8724 0.2696 0.1104 1.4301 0.0685 1.9987 0.1282 0.2107 0.1875 0.6409 0.0436 0.5348 0.3364 0.2704 3.4958 0.0850 0.2428 0.4386 0.0881 0.0812 0.0715 0.4944 0.2074 2.0388 0.0938 0.9673 0.4373 0.0570 0.0985
Columns 41 through 50
0.2749 0.3784 0.7543 0.3650 0.1470 1.2384 0.0967 0.1567 0.5215 0.3069 0.0495 0.5313 0.2753 1.4378 0.1268 0.0006 0.6396 0.7251 0.5682 0.5423 0.4563 0.2618 0.0476 0.5077 0.5511 0.3104 0.3207 0.1045 0.5050 0.7355 0.3183 0.8573 0.1549 1.5814 0.9302 0.2761 0.0829 0.1695 1.4518 0.2156 0.5953 0.6336 0.0834 0.1377 0.2111 0.3089 0.2086 0.0478 0.1172 0.5424 0.6018 1.7313 0.1650 0.5637 0.7582 0.7352 0.4675 0.4293 0.6177 0.2691 0.5088 0.3789 0.2900 0.1706 0.5625 0.1947 0.1064 0.5750 0.1347 0.9224 0.0171 0.1966 0.3745 0.5571 0.0034 0.7680 0.6705 0.3955 0.0636 0.8946 0.0356 0.0558 0.3057 0.5940 0.4609 0.3187 0.1391 0.2773 0.4674 0.1482 0.1925 0.4720 1.0412 0.0352 0.2445 0.0182 1.2470 0.5170 0.2990 0.4753
Columns 51 through 60
0.4364 0.3934 0.2592 0.5958 0.2136 0.6665 0.8622 0.7813 0.3612 0.3819
0.3891 0.5211 0.2974 0.0493 0.0813 0.2510 0.2810 1.4910 1.0783 0.0471
1.0199 0.3925 0.2277 0.3726 0.4411 0.5751 1.0936 0.1984 0.4434 0.0592 0.1538 0.6384 0.7209 0.3779 0.1520 0.6088 0.2481 0.5563 0.0841 0.0733 0.1914 0.3696 0.4943 0.9871 0.0227 0.2920 0.7329 0.2887 0.1115 0.5676
0.0635 2.5340 0.7392 0.3317 0.7031 0.0099 0.2527 0.8964 0.2612 0.3418
1.4053 0.1234 1.3504 0.2500 0.1391 0.2009 0.8265 0.7324 0.6906 0.1052 0.5186 0.0559 1.8012 0.5565 0.2921 0.2761 0.7034 0.0915 0.8732 0.3416
0.3264 0.0581 0.1066 0.6760 0.5820 0.1575 0.2369 0.9902 0.7802 0.0799 0.5099 0.0329 0.0748 0.3670 0.2225 0.1097 0.1217 2.2962 0.1917 0.0283
Columns 61 through 70
0.9509 0.4741 0.6709 0.7327 0.4018 0.0792 0.0662 1.4776 0.6694 0.0719
0.4111 2.3001 0.4409 0.4355 0.4970 0.1048 0.3370 0.0428 0.0328 0.0157
1.3268 0.3750 0.1417 1.3177 0.0163 0.0218 0.9587 0.0559 0.9846 1.3996 0.5965 0.3265 0.5489 0.4339 0.4769 0.5042 1.0354 0.0766 1.3621 0.1793 0.4371 0.8081 0.0436 0.0086 0.2250 0.1656 0.1576 0.0910
2.0802 0.1752
0.8448 0.1293 0.4917 0.0644 0.0254 0.3867 0.1169 0.4851 0.9793 0.2024
1.0560 0.3447 0.5408 0.9928 0.3363 0.5940 0.4162 0.4263 0.7699 0.3147
2.2509 1.1556 0.6542 0.3311 0.1069 0.3457 0.5113 0.0267 0.3601 0.5223
0.0003 0.4274 1.1071 0.9317 0.0657 0.3837 0.2698 1.3383 0.0978 0.0128
1.0029 0.9327
2.0172 0.1175 0.1150 0.2946 0.1153 0.6522 0.2542 0.9232
Columns 71 through 80
0.4094 2.2291 0.0981 1.2160 1.1266 0.3045 0.4986 0.6858 0.5897 0.3987 0.9624 0.3882 0.2229 0.0549 0.0371 0.0536 0.0471 0.0052 0.4067 0.3320 0.2138 0.6137 0.0292 0.6843 0.1389 2.6897 0.0422 0.0248 0.2525 1.1058 0.2953 3.7921 0.3690 0.6664 0.0276 0.2018 0.7508 0.5512 0.0318 0.8021 0.0279 0.1697 0.2046 0.4126 0.2914 0.1764 1.1776 0.4625 0.7575 0.6628 0.0975 0.2677 0.0966 0.1018 0.0067 0.0320 0.3815 0.3734 0.2059 0.0263 0.5436 0.3126 0.1172 0.4547 1.1374 0.1771 0.0578 0.6541 0.4681 0.0378
0.2009 0.7219 1.1777 0.1783 0.1095 0.0237 0.8738 0.6142 0.6760 0.0463
1.1438 0.8524 0.5626 0.0720 0.0490 0.3520 0.2063 0.7602 0.0554 0.8006 0.0629 0.0528 0.3160 0.1195 0.1836 0.7165 0.1741 0.1698 0.0684 1.4324
Columns 81 through 90
0.5756 0.6736 0.7788 0.3313 0.0596 0.0581 0.5593 0.0484 0.0519 0.4057 0.0708 0.1338 0.2292 0.0823 0.7672 1.3572 0.2807 0.0039 0.0766 0.1019 0.6414 0.6639 0.1154 0.7615 0.1724 0.1038 0.3005 0.2751 0.0921 0.1191 0.0585 1.7634 0.0453 0.0530 0.4626 0.1547 0.4706 0.5329 0.1092 0.0403 0.0625 1.0084 0.7391 0.1741 1.6680 0.7993 0.0306 0.6417 0.1910 1.2255 0.5118 0.0451 0.1151 0.1355 0.2832 0.3343 0.1898 0.3788 0.1902 0.6133 0.1994 0.2282 0.2457 0.3784 0.5933 0.7326 0.7408 0.0576 0.1227 0.4080 0.5304 0.2304 0.4012 0.0480 0.7096 0.2521 0.5961 0.4995 0.1445 0.1880 0.6914 0.5776 0.1300 0.2599 0.2834 0.1594 0.0670 0.0676 1.1171 0.0909 0.4376 0.4556 0.5135 0.0554 0.5328 0.0190 0.0697 0.0721 0.6074 0.4871
Columns 91 through 100
2.2087 0.0838 0.4550 0.0667 0.7122 0.0893 0.8283 0.0104 0.6971 0.1909
0.0934 0.2401 0.2042 0.0124 0.6748 0.5483 0.6904 1.2864 0.1298 0.8425
0.1491 0.0879 0.1778 0.1714 0.6807 1.1240 0.0640 0.5302 0.0332 0.7781
0.2528 0.7096 0.3013 0.1910 0.0560 0.3634 0.3723 1.3487 0.7291 0.9562
0.0384 1.0244 0.2746 0.5302 0.5722 0.6065 0.1971 0.0893 0.5562 0.3522
0.5762 0.2160 0.2228 1.5725 0.3111 0.0834 0.3953 1.2698 0.6280 0.5048
0.2574 0.5784 0.4086 1.3723 0.1192 1.5337 0.2545 0.7915 0.5137 1.5069
2.0324 0.1742 0.6785 0.3061 0.0519 0.3892 0.2682 0.4307 0.2715 0.2935
0.2572 0.3782 0.2761 0.1375 0.8674 0.5693 0.0997 0.2899 0.2478 0.0309
0.4847 0.8932 0.2805 0.7217 0.0962 0.0186 0.1474 0.1489 0.8468 1.0078
数学期望：
>> c=mean(b(:))
c =
0.4729
方差>> d=std(b(:))
d =
0.4694
>> d=d^2
d =
0.2203
第二次上机作业
1.模拟产生500个随机变量X服从Poisson(3)，进而利用Y=5X+3
产生500个Y。
建立函数function [ y ] = f1( x )
%UNTITLED Summary of this function goes here
% Detailed explanation goes here
y=5*x+3;
end
>> x=poissrnd(3,50,10)
x =
0 4 0 5 2 2 2 2 2 3
1 2 4 1 6 1 3 1 6 3 3 5 2 2 1 7 3 0 5 4 3 4 2 5 3 2 3 3 5 7 2 4 6 4 4 3 3 7 1 1 6 1 4 4 5 6 3 4 4 4 5 4 3 1 3 6 4 0 0 4 8 3 1 2 2 4 5 6 3 2 4 1 4 2 2 1 3 2 2 1 4 3 1 3 5 3 6 5 4 4 0 3 0 3 3 0 4 4 4 3 4 1 6 4 3 1 3 5 5 3 3 1 6 3 2 0 2 1 2 3 3 3 1 2 3 3 7 1 4 0 2 2 3 3 2 1 2 4 2 7 6 1 2 3 3 4 2 4 3 4 4 4 4 1 3 4 2 3 2 6 2 2 3 0 4 5 2 3 3 1 2 3 1 4 3 4 5 3 4 2 6 1 3 2 4 0 1 3 5 1
1 3 7 10
2 1 2
3 2 4
2 4 1 6 2 0 6 2 4
3 2 6
4 6 3
5 4 1 3 2 2 4 2 1
6 4 2 4 5 3
2 2 4 2 2 1 7 0 2 5
3 4 2 0 4 2 1 2 3 3 6 4 3 5 2 1 4 5 0 1 4 3 4 3 7 2 2 3 3 3 9 3 4 5 6 1 5 1 6 4
2 3 1 2 2 6 4 2 2 6
3 4 2 4 5 4 2 6 4 1 3 2 1 5 3 2 5 5 6 9 2 6 1 5 5 2 4 1 4 2 5 1 3 3 2 3 2 4 3 5 1 5 3 2 1 2 4 4 8 2 1 2 2 5 3 6 2 1 2 4 4 1 1 3 1 4 3 4 5 4 1 3 3 3 7 2 1 5 4 3
3 6
4 3 6 1 1 3 3 6
4 2 4 1
5 4 4 0 4 1
5 3 0 4 5 3 4 7 3 2
2 4
3 5 6
4 3 6 2 4
3 3 3 1 2 2
4 3 4 3
4 1 1 1 3 0 3
5 1 8 2 3 2 4 2 5 4 3 4 7 7 8
6 2 0 4 3 2 1 0 4 5 2
7 3 2 5 1 3 0 1 3 4 4 7 4 1 3 1 3 3 4 4 4 1 5 5 4 2 2
>> y=f1(x)
y =
3 23 3 28 13 13 13 13 13 18 8 13 23 8 33 8 18 8 33 18 18 28 13 13 8 38 18 3 28 23 18 23 13 28 18 13 18 18 28 38 13 23 33 23 23 18 18 38 8 8 33 8 23 23 28 33 18 23 23 23 28 23 18 8 18 33 23 3 3 23 43 18 8 13 13 23 28 33 18 13 23 8 23 13 13 8 18 13 13 8 23 18 8 18 28 18 33 28 23 23 3 18 3 18 18 3 23 23 23 18 23 8 33 23 18 8 18 28 28 18 18 8 33 18 13 3 13 8 13 18 18 18 8 13 18 18 38 8 23 3 13 13 18 18 13 8 13 23 13 38 33 8 13 18 18 23 13 23 18 23 23 23 23 8 18 23 13 18 13 33 13 13 18 3 23 28 13 18 18 8 13 18 8 23 18 23 28 18 23 13 33 8 18 13 23 3 8 18 28 8 8 18 38 53 13 8 13 18 13 23 13 23 8 33 13 3 33 13 23 18 13 33 23 33 18 28 23 8 18 13 13 23 13 8 33 23 13 23 28 18 13 13 23 13 13 8 38 3 13 28 18 23 13 3 23 13 8 13 18 18 33 23 18 28 13 8 23 28 3 8 23 18 23 18 38 13 13 18 18 18 48 18 23 28 33 8 28 8 33 23
18 23 13 23 28 23 13 33 23 8
18 13 8 28 18 13 28 28 33 48
13 33 8 28 28 13 23 8 23 13
28 8 18 18 13 18 13 23 18 28
8 28 18 13 8 13 23 23 43 13
8 13 13 28 18 33 13 8 13 23
23 8 8 18 8 23 18 23 28 23
8 18 18 18 38 13 8 28 23 18
18 33 23 18 33 8 8 18 18 33
23 13 23 8 28 23 23 3 23 8
18 28 23 18 28 18 13 8 13 23
28 18 3 23 28 18 23 38 18 13
13 23 18 28 33 23 18 33 13 23
18 18 18 8 13 13 23 18 23 18
23 8 8 8 18 3 18 28 8 43
13 18 13 23 13 28 23 18 23 38
38 43 33 13 3 23 18 13 8 3
23 28 13 38 18 13 28 8 18 3
8 18 23 23 38 23 8 18 8 18
18 23 23 23 8 28 28 23 13 13 2.根据由问题1产生的数据分别计算X和Y的方差D(X)和D(Y)，
以及协方差Cov(X,Y)。利用上述信息计算X和Y的相关系数。
X的方差>> a=(std(x(:)))^2
a =
3.1848
Y的方差>> b=std((y(:)))^2
b =
79.6203
>> z=x.*y
z =
0 92 0 140 26 26 26 26 26 54
8 26 92 8 198 8 54 8 198 54
54 140 26 26 8 266 54 0 140 92
54 92 26 140 54 26 54 54 140 266
26 92 198 92 92 54 54 266 8 8
198 8 92 92 140 198 54 92 92 92 140 92 54 8 54 198 92 0 0 92 344 54 8 26 26 92 140 198 54 26
92 8 92 26 26 8 54 26 26 8
92 54 8 54 140 54 198 140 92 92
0 54 0 54 54 0 92 92 92 54
92 8 198 92 54 8 54 140 140 54
54 8 198 54 26 0 26 8 26 54
54 54 8 26 54 54 266 8 92 0
26 26 54 54 26 8 26 92 26 266
198 8 26 54 54 92 26 92 54 92
92 92 92 8 54 92 26 54 26 198
26 26 54 0 92 140 26 54 54 8
26 54 8 92 54 92 140 54 92 26
198 8 54 26 92 0 8 54 140 8
8 54 266 530 26 8 26 54 26 92
26 92 8 198 26 0 198 26 92 54
26 198 92 198 54 140 92 8 54 26
26 92 26 8 198 92 26 92 140 54
26 26 92 26 26 8 266 0 26 140
54 92 26 0 92 26 8 26 54 54
198 92 54 140 26 8 92 140 0 8
92 54 92 54 266 26 26 54 54 54
432 54 92 140 198 8 140 8 198 92
26 54 8 26 26 198 92 26 26 198
54 92 26 92 140 92 26 198 92 8
54 26 8 140 54 26 140 140 198 432
26 198 8 140 140 26 92 8 92 26
140 8 54 54 26 54 26 92 54 140
8 140 54 26 8 26 92 92 344 26
8 26 26 140 54 198 26 8 26 92
92 8 8 54 8 92 54 92 140 92
8 54 54 54 266 26 8 140 92 54
54 198 92 54 198 8 8 54 54 198
92 26 92 8 140 92 92 0 92 8
54 140 92 54 140 54 26 8 26 92
140 54 0 92 140 54 92 266 54 26
26 92 54 140 198 92 54 198 26 92
54 54 54 8 26 26 92 54 92 54
92 8 8 8 54 0 54 140 8 344
26 54 26 92 26 140 92 54 92 266
266 344 198 26 0 92 54 26 8 0
92 140 26 266 54 26 140 8 54 0
8 54 92 92 266 92 8 54 8 54
54 92 92 92 8 140 140 92 26 26
Z的数学期望 a1=mean(z(:))
a1 =
75.5080
X的数学期望>> a2=mean(x(:))
a2 =
3.1660
Y的数学期望 a3=mean(y(:))
a3 =
18.8300
Cov(x,y)的值>> a4=a1-a2*a3
a4 =
15.8922
X,Y的相关系数 a5=a4/((std(x(:)))*(std(y(:))))
a5 =
0.9980
3.重复问题1和2，讨论当Y=5X X+3, n=5，10，20时，X和
Y的相关系数的变化。
建立函数
function [ p,y,z,a,b,c] = f3(x,n)
%UNTITLED2 Summary of this function goes here
% Detailed explanation goes here
y=5*x.^n+3;
z=x.*y;
a=mean(z(:));
b=std(x(:));
c=std(y(:));
p=(a-mean(x(:))*mean(y(:)))/(b*c);
end
>> a=f3(x,5)
a =
0.6262
>> a=f3(x,10)
a =
0.3344
>> a=f3(x,20)
a =
0.2105
随着n的增加，X与Y的相关系数逐渐减少。