概率统计上机实验报告(电子版)
概率统计方程实验报告
《概率统计》实验报告专业 数学 班级 *＊ 姓名 **学号20120402444 实验地点 电教楼五号机房 实验时间 2014。
06。
03一、实验目的1.学会用matlab 计算常见分布的概率。
2.熟悉matlab 中用于描述性统计的基本操作与命令3。
学会matlab 进行参数估计与假设检验的基本命令与操作二、实验内容：（给出实验程序与运行结果）实验一：1． 在50个产品中有18个一级品，32个二级品，从中任意抽取30个，求其中恰有20个二级品的概率；解:由题可知：p=2096.0305020321018=C C C 程序如下：>>p=nchoosek(18，10)*nchoosek(32，20）/nchoosek （50，30）p = 0.20962、设随机变量()23,2X N ，求()25P X <<;()2P X >解：p （2〈X<5）=5328.0)2()5(=-F F程序如下：〉>p=normcdf （5，3,2)—normcdf(2，3,2)p =0。
5328P （｜X ｜〉2）=6977.0)2()2(1=-+-F F程序如下:〉>p=1-［normcdf （2,3,2)—normcdf(-2，3,2)］p = 0.69773、一批产品的不合格率为0。
02,现从中任取40件进行检查，若发现两件或两件以上不合格品就拒收这批产品，求拒收的概率。
解： 1905.0)98.0()02.0()98.0()02.0(1391140400040=--=C C P程序如下：〉>p=1-binopdf(0 ，40,0。
02）—binopdf(1 ,40,0。
02）p = 0.1905实验二：1、在同一个坐标系中画出均值为6,方差为1，2，3的正态分布概率密度图形。
解：程序如下:>>x=-20:0。
01:20;〉〉y1=normpdf(x ，6,1)；y2=normpdf(x ，6,2^(1/2)）;y3=normpdf(x,6，3^（1/2））; >〉 plot(x ，y1，x ，y2，x ，y3)2、根据调查，某集团公司的中层管理人员的年薪(单位：万元）数据如下：40.6 39.6 37。
统计学上机报告
统计学上机报告统计学上机实验报告摘要：本次实验内容是统计学上机操作，主要参考MATLAB等软件进行统计数据的处理与分析。
本文将对实验中所涉及的统计学知识进行详细介绍，包括数据描述、分布统计、假设检验等，以及分析结果和结论，为读者提供理论及实践方面的参考。
1. 实验目的本次实验旨在通过上机操作，加深对统计学理论知识的理解，并掌握MATLAB等软件进行统计数据的处理与分析能力。
2. 实验内容2.1 数据处理本次实验所涉及数据样本的处理主要包括以下几项：1. 数据输入与导入通过MATLAB等软件进行指定数据集的导入。
同时采取筛选等预处理方式，提取相应变量，过滤出目标区域内的数据。
2. 数据描述对目标区域内的数据进行统计描述，包括计算样本均值、标准差、中位数等重要参数，分析数据的特征与规律，并进行初步的可视化绘图。
2.2 假设检验假设检验是统计学中一种重要的方法，可用于检验样本中所描写的数据分布是否符合自然分布或正态分布等假设模型。
本实验中，将应用假设检验等方法，进行统计分布的检验与分析。
3. 分析结果及应用根据实验过程和结果，得出相应结论，包括：1. 数据特征与规律针对样本数据，分析其数据特征及规律，如样本均值、标准差等重要参数。
通过绘制图表等方式，对数据进行可视化处理和展示，以显著图像直观化的呈现数据分布情况。
2. 假设检验应用假设检验等方法，对数据分布进行检验，得出数据分布是否符合正态分布等相关结论，并对数据进行合理解释和分析。
4. 结论及实践意义通过本实验的学习与实践，更加深入地了解了统计学理论知识，并掌握了数据处理与分析的基本方法和技能。
同时，通过数据描述和假设检验等方法，对实践数据等进行分析和应用，完善数理统计学知识，更有助于跨学科交汇应用，提高对实际工作和科学研究的实践应用能力。
西安交通大学概率论上机实验
西安交通⼤学概率论上机实验[公司名称]Matlab 上机实验尾号为7（题号5、8、9、12、16）第五题题⽬通过⾎检对某地区的N 个⼈进⾏某种疾病普查。
有两套⽅案：⽅案⼀是逐⼀检查；⽅案⼆是分组检查。
那么哪⼀种⽅案好？若这种疾病在该地区的发病率为0.1；0.05；0.01，试分析评价结果。
分析⽅案⼀需要检验N 次。
⽅案⼆：假设检验结果阴性为“正常”、阳性为“患者”，把受检者分为k 个⼈⼀组，把这k 个⼈的⾎混合在⼀起进⾏检验，如果检验结果为阴性，这说明k 个⼈的⾎液全为阴性，因⽽这k 个⼈总共只要检验⼀次就够了；如果结果为阳性，要确定k 个⼈的⾎液哪些是阳性就需要逐⼀再检查，因⽽这k 个⼈总共需要检查k+1次。
因此⽅案⼆在实施时有两种可能性，要和⽅案⼀⽐较，就要求出它的平均值（即平均检验次数）。
假设这⼀地区患病率（即检查结果为阳性的概率）为p ，那么检验结果为阴性的概率为，这时k 个⼈⼀组的混合⾎液是阴性的概率为，是阳性的概率为，则每⼀组所需的检验次数是⼀个服从⼆点分布的⼀个随机变量，下⾯的问题是，怎样确定k 的值使得次数最少？由以上计算结果可以得出：当，即时，⽅案⼆就⽐⽅案⼀好，总得检验次数为Y=。
当p=0.1时，⽤matlab 画出上述函数的图像： for i=1:1:101q p =-k q 1k q -ξ()1(1)11k k kE q k q k kq ξ=?++?-=+-1kk kq k +-p 11,k k kq q k f f()1k Nk kq k +-?k(i)=i;y(i)=(1+k(i)-k(i)*0.9^k(i))/k(i); end plot(k,y)可以看出，当k=4的时候最⼩，故此时每组⼈数应该取为4。
y=(1+k-k*0.9^k)/k*10000得到平均为5939次；P=0.05，k=5时，平均为4262次； P=0.01，k=32时，平均为3063次。
综上，采⽤合适的分组数时分组可以显著减少检验次数。
概率-matlab上机实验
数学实验－概率学院：理学院班级：xxxx姓名：xxxx学号：xxxx指导教师：xxxxx实验名称：概率试验目的：1)通过对mathematica软件的练习与运用，进一步熟悉和掌握mathematica软件的用法与功能。
2)通过试验过程与结果将随机实验可视化，直观理解概率论中的一些基本概念，并初步体验随机模拟方法。
实验步骤：1)打开数学应用软件——Mathematica ，单击new打开Mathematica 编辑窗口；2)根据各种问题编写程序文件；3)运行程序文件并调试；4)观察运行结果(数值或图形)；5)根据观察到的结果写出实验报告，并析谈学习心和体会。
实验内容：1)概率的统计定义2)古典概型3)几种重要分布1)二项分布2)泊松分布4)概率问题的应用(一)概率的统计定义我们以抛掷骰子为例，按古典概率的定义，我们要假设各面出现的机会是等可能的，这就要假设：(1)骰子的质料绝对均匀；(2)骰子是绝对的正方体：(3）掷骰子时离地面有充分的高度。
但在实际问题中是不可能达到这些要求的，假设我们要计算在一次抛掷中出现一点这样一个事件 的概率为多少，这时，已无法仅通过一种理论的考虑来确定，但我们可以通过试验的方法来得到事件 概率：设反复地将骰子抛掷大量的次数，例如n 次，若在n 次抛掷中一点共发生了 次，则称是 这个事件在这n 次试验中的频率，概率的统计定义就是将 作为事件 的概率P( )的估计。
这个概念的直观背景是：当一个事件发生的可能性大（小）时，如果在同样条件下反复重复这个实验时，则该事件发生的频繁程度就大（小）。
同时，我们在数学上可以证明：对几何任何一组试验，当n 趋向无穷时，频率 趋向同一个数。
<练习一>模拟掷一颗均匀的骰子,可用产生1-6的随机整数来模拟实验结果1) 作n=200组实验，统计出现各点的次数，计算相应频率并与概率值1/6比较；2) 模拟n=1000，2000，3000组掷骰子试验，观察出现3点的频率随试验次数n 变化的情形，从中体会频率和概率的关系。
统计学上机实验报告
福建工程学院实习报告专业国际经济与贸易班级国贸1002座号3100509209姓名蔡小强日期2012年4月20日《统计学》实验一一、实验名称：数据的图表处理二、实验日期：2012年03月27日三、实验地点：经济管理系实验室四、实验目的和要求目的：培养学生处理数据的基本能力。
通过本实验，熟练掌握利用Excel，完成对数据进行输入、定义、数据的分类与整理。
要求：就本专业相关问题收集一定数量的数据（ 30），利用EXCEL进行如下操作：1.进行数据排序2.进行数据分组3.制作频数分布图、直方图和帕累托图，并进行简要解释4. 制作饼图和雷达图，并进行简要解释五、实验仪器、设备和材料：个人电脑（人/台），EXCEL 软件六、实验过程（一）问题与数据下面是一种金属零件重量的误差数据单位：g27.3 67.9 74.1 55.6 32.5表1-1（二）实验步骤1、将上表数据复制到EXCEL中；2、将上述数据调整成一列的形式；3、选择“数据-排序“得到由小到大的一列数据。
4、选择“插入-函数（fx）-数学与三角函数-LOG10”图1-1计算lg50/lg2=5.64,从而确定组数为K=1+ lg100/lg2=6.64 这里为了方便取为10组；确定组距为：（max-min）/K=(87.8-19.1)/10=6.87 取为7；5、确定接受界限为 24.0 31.0 38.0 45.0 52.0 59.0 66.0 73.0 80.0 87.0 分别键入EXCEL 表格中，形成一列接受区域；6、选“工具——数据分析——直方图”得到如下频数分布和直方图金属零件重量误差的频数分布表1-2金属零件重量误差的直方图图1-27、将其他这行删除，将表格调整为：表1-38、选择“插入——图表——柱图——子图标类型1”,在数据区域选入接收与频率两列，在图表标题中输入频率。
做出的图形如下图所示：图1-39、双击上述直方图的任一根柱子，将分类间距改为0，得到新的图.图1-410、选择“插入——图表——饼图”，得到金属零件重量的误差饼图：图1-511、选择“插入——图表——雷达图”，得到金属零件重量的误差雷达图图1-6（三）实验结果分析：从以上直方图可以发现，金属零件的重量误差大致呈对称分布，其中54.0—60.0出现的频次最多，从饼图和雷达图也能够比较清晰地看出这样的结果。
大学概率统计实验报告
大学概率统计实验报告引言在概率统计学中，实验是一种重要的数据收集方法。
通过实验，我们可以收集到一系列随机变量的观测值，然后利用统计方法对这些观测值进行分析和推断。
本实验旨在通过一个简单的骰子实验来介绍概率统计的基本理论和方法。
实验目标本实验的目标是通过投掷骰子的实验，验证骰子的随机性，并研究骰子的概率分布。
实验步骤1.准备一个六面骰子和一张记录表格。
2.将骰子投掷20次，并记录每次投掷的结果。
将结果按照出现的次数填入表格中。
3.统计记录表格中每个数字出现的频数，并计算频率。
4.绘制柱状图展示各个数字的频率分布情况。
实验结果与分析根据实验记录表格，我们统计得到了每个数字出现的频数如下：数字 1 2 3 4 5 6频数 4 3 6 2 4 1根据频数，我们可以计算出每个数字的频率。
频率是指某个数字出现的次数与总次数的比值。
通过计算，我们得到了每个数字的频率如下：数字 1 2 3 4 5 6频率0.2 0.15 0.3 0.1 0.2 0.05通过绘制柱状图，我们可以更直观地观察到各个数字的频率分布情况。
柱状图如下所示：0.3 | █| █| █| █0.25 | █| █| █| █0.2 | █ █ █| █ █ █ █| █ █ █ █| █ █ █ █0.15 | █ █ █ █| █ █ █ █| █ █ █ █| █ █ █ █0.1 | █ █ █ █| █ █ █ █| █ █ █ █| █ █ █ █0.05 | █ █ █ █| █ █ █ █| █ █ █ █| █ █ █ █----------------1 2 3 4 5 6根据实验结果，我们可以观察到以下现象和结论： - 各个数字的频率接近于理论概率，表明骰子的结果具有一定的随机性。
- 数字3的频率最高，约为0.3，而数字6的频率最低，约为0.05。
这说明骰子的结果并不完全均匀，存在一定的偏差。
结论与讨论通过本次实验，我们了解了概率统计的基本理论和方法，并通过投掷骰子的实验验证了骰子的随机性。
概率统计实验报告结论
概率统计实验报告结论引言概率统计是数学中非常重要的一个分支，它利用统计方法对一定的随机现象进行描述、分析和预测。
本次实验中我们通过模拟实验的方式，利用概率统计的方法对一些实际问题进行了研究和分析。
实验一：骰子实验我们进行了一系列的骰子实验，通过投掷骰子并记录点数的方式来研究骰子的概率分布。
实验结果表明，投掷骰子时，每个面出现的概率是均等的，即每个面的概率是1/6。
这符合理论预期，也验证了概率统计中的等概率原理。
实验二：扑克牌实验通过抽取一副扑克牌中的若干张牌，并记录其点数和花色，我们研究了扑克牌中各个点数和花色的概率分布情况。
实验结果表明，52张扑克牌中各个点数和花色的概率分布近似均等，并且点数和花色之间是相互独立的。
这进一步验证了概率统计中的等概率原理和独立事件的性质。
实验三：掷硬币实验通过进行大量的抛硬币实验，我们研究了硬币正反面出现的概率分布情况。
实验结果表明，掷硬币时正面和反面出现的概率非常接近，都是1/2。
这也符合理论预期，并且进一步验证了概率统计中的等概率原理。
实验四：随机数生成器实验通过计算机程序生成随机数，并对其进行统计分析，我们研究了随机数生成器的质量问题。
实验结果表明，一个好的随机数生成器应该具备均匀分布、独立性和不可预测性等特征。
我们的实验结果显示，所使用的随机数生成器满足这些条件，从而可以被广泛应用于概率统计领域。
实验五：二项分布实验通过进行大量的二项分布实验，我们研究了二项分布的特性。
实验结果表明，二项分布在一定条件下可以近似成正态分布，这是概率统计中的重要定理之一。
实验结果还显示，二项分布的均值和方差与试验的次数和成功的概率有关，进一步验证了概率统计中与二项分布相关的理论。
总结通过本次概率统计实验，我们对骰子、扑克牌、硬币、随机数和二项分布等与概率统计相关的问题进行了研究和分析。
实验结果与理论预期基本一致，验证了概率统计中的一些重要原理和定理。
这些实验结果对我们的概率统计学习和应用有着重要的意义，同时也为我们在探索更深层次的概率统计问题提供了一定的启示和思路。
概率统计实验报告
概率统计实验报告班级1403012学号14030120005 姓名巨玉2015年12 月27 日一、问题概述和分析（1）实验内容说明：使用Matlab软件绘制正态分布、指数分布、均匀分布密度函数图象。
（2）本门课程与实验的相关内容正态分布密度函数指数分布密度函数均匀分布密度函数（3）实验目的熟练掌握MA TLAB软件，并观察密度函数图象特点二、实验结果及分析1：绘制正态分布密度函数图象2、绘制指数分布密度函数图象3、绘制均匀分布密度函数图象三、程序及其说明1、绘制正态分布函数图像代码：mu=2;sigma=5;x=mu+sigma*(-4:0.1:4);x1=mu+[-1,1]*sigma;y=normpdf(x,mu,sigma);y1=normpdf(x1,mu,sigma);plot(x,y,x1,y1,'*')%plot(x1,y1)2、绘制指数分布密度函数图象代码：ezplot(@(x)exppdf(x,1),[-3,3])3、绘制均匀分布密度函数图象代码：ezplot(@(x)unifpdf(x,-1,1),[-3,3])四、体会对于概率论与数理统计这门课程，高中曾经接触了一点。
到了大学，对于这门课程又进行了更深入层次的学习，本人最大的体会，这是联系日常生活最深，表现最直接的一门课程。
首先，学习这门课程需要具有较强的数学运算以及心算能力。
这门课程中夹杂了许多数学基本知识，以及在对这门课程的许多问题求解过程中，也会用到一些基本数学知识，但这门课程和高等代数不同的是，它并不需要认为大量的计算，很多复杂的运算都已经被算出来了，我们只需要用到其中的答案验证其猜测即可。
再有，这门课程能给人在生活中带来很多启示。
其中蕴含的数学道理直接关系到我们的生活，而其中解决的数学问题，则是对生活有很大的促进。
五、建议这门课程是联系日常生活的一门课程，如果按照高等代数等课程教学方法来进行教学，势必会降低这门课程的趣味性。
概率论上机实验10
概率论第一次上机题目一：考察通过某交叉路口的汽车流，假设在1min之内通过路口的汽车数服从泊松分布，且在1min之内没有汽车通过的概率为0.2，求在1min至少有3辆汽车通过的概率。
问题分析：由题意知X~ Exp ( ”，只要求得n=2时的概率分布，用1减去它就得到所要求的结果。
但由于入未知，这就需要利用没有汽车通过的概率是0.2这一条件反求出入=ln5 ,然后利用MATLAB求出n=2的泊松分布的概率分布函数，得到所求结果。
编程：>>p仁poisscdf(2,log(5))>>p2=1-p1输出：p1 =0.7809 p2 =0.2191结果分析：一分钟至少有三辆车通过的概率是：0.2191.题目二：设X〜N(7；「2)；⑴当一1.5,二= 0.5 时, 求P{1.8<Xv2.9} , P{-2.5cX},P{| X -1.7 | 1.6}；(2)当=1.5f = 0.5 时,若P{X vx} =0.95 ,求 x ;(3)分别绘制=123 , ；—0.5时的概率密度函数图形。
问题分析：本题是关于正态分布的有关概率计算问题，只要调用正态分布(norm)的有关命令就能实现其计算。
这些命令分别是分布函数命令normcdf( x,=；「)；概率密度命令normpdf( )；逆分布函数命令norminv( x, 丫)。
目的：掌握计算正态分布随机变量分布的MATLAB 命令。
编程：>> p1=normcdf(2.9,1.5,0.5)-normcdf(1.8,1.5,0.5)>>p1 =0.2717>> p2=1-normcdf(-2.5,1.5,0.5)>> p3=1-(normcdf(3.3,1.5,0.5)-normcdf(0.1,1.5,0.5))>> px=0.95;>> x0=norminv(px,1.5,0.5)>>y1=normpdf(x,1,0.5);>>y2=normpdf(x,2,0.5);>>y3=normpdf(x,3,0.5);>>subplot(1,3,1)>>plot(x,y1)>>gtext(' 期望为1')>>title(' 正态概率密度曲线')>>subplot(1,3,2)>>plot(x,y2)>>gtext(' 期望为2')>>title(' 正态概率密度曲线')>>subplot(1,3,3)>>plot(x,y3)>>gtext(' 期望为3')>>title(' 正态概率密度曲线')输出：pl =0.2717p2 =1.0000p3 =0.0027x0 =2.3224(4)结果分析:(1) P{1.8 ：： X ：： 2.9} =0.2717 P{-2.5 ：： X} =1 P{| X -1.7 | 1.6}=0.0027 (2) x0=2.3224(3)由上图可以看出正态分布曲线是以x=卩为对称轴的题目三：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X的分布律为试确定报纸的最佳购进量n。
概率论与数理统计上机实验 (4)
第三次上机内容安排
广告策略、地理位置与销量之间的关系
作为对广告策略长期研究的一部分，某研究中心对BG公司的营销策略和广告策略进行了一项跟踪研究，以调查广告、地理位置与销量之间的关系。
本研究选择了60个规模相当的连锁超市组成了一个样本，其中20个位于广州，20个位于上海、20个位于北京。
对中选的每个超市的月度销量进行了一项标准化的数据统计，使得数据具有可对比性，整理后的数据资料如表所示，较高的得分表示较高的销量水平。
研究的第二部分考虑地理位置与某项广告策略之间是否存在明显的关系，这项广告策略包括电视、促销措施、报纸等。
这项研究也选择了60个规模相当的连锁超市组成了一个样本，其中20个位于广州，20个位于上海、20个位于北京。
这个研究记录的销售水平资料如表2：
实验内容
（1）资料1中的广州超市声称其月销量为5.8，且服从正态分布，据上述数据可否相信其表述？
（2）若上述广州超市的销量方差为5，在a=0.05的显著性水平下，能否认为其销量比较稳定？
（3）用描述统计方法概括说明两部分研究的资料，关于销量的初步观测结果是什么？
（4）对两个数据集进行方差分析，陈述每种情况下被检验的假设和研究结论？（5）说明上述两项资料中的单个均值处理分开的合理性。
（6）讨论这个研究的推广和你认为有用的其他分析。
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2.(1)BINOMDIST(2,15,0.05,FALSE)=0.13475
BINOMDIST(2,15,0.05,TRUE)=0.9638
(2)EXPONDIST(1,0.1,FALSE)=0.09048
EXPONDIST(4,0.1,TRUE)=0.32968
(3)NORMDIST(2,0,1, TRUE)=0.97725
NORMSDIST(2)-- NORMSDIST(--2)=0.9545
=NORMINV(0.98,0,1)=2.05
NORMSDIST(0.1)-- NORMSDIST(--1)=0.3812
=NORMINV(0.05,5,100)=--159.49
(4)POISSON(4,2,FALSE)=0.090
POISSON(4,2,TRUE)=0.9473
(5) BINOMDIST(2,15,0.05,FALSE)=0.13475
营业税金与社会商品总额关系
(1)打开EXCEL,建立数据文件如下图:
税收Y 销售X
3.93 142.08
5.96 177.30
7.85 204.68
9.82 242.68
12.50 316.24
15.55 341.99
15.79 332.69
16.39 389.29
18.45 453.40
调用线性回归分析程序:单击工具/数据分析/回归/确定,填写对话框,
确定后输出结果,分析结果知回归方程为:
Y=-2.258+0.0487X
(2)对数据调用相关分析程序:依次单击工具/数据分析/相关系数/确
定,填写对话框后,单击确定得到下面表格:
税收Y 销售X
税收Y 1
销售X 0.981069 1
所以,Y与X的皮尔逊相关系数为:
0.981069
(3)建立假设H0:b=0 ,H1:b=/0,统计检验量F=(SSR/k)/(SSE/n-k-1)
有数据分析结果知：F=179.6507
P(F(1,7)>179.6507)=3.02E-06<<0.05
所以认为回归方程是显著有效的。
（4）在（1）中表的B11中补充数据X=320
在A11中输入公式=-2.258+0.0487X320
运行课的到X=320的点预测值y=13.326