北京科技大学概率论与数理统计上机报告Word文档格式.docx
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kai2=0;
kai2=sum（（mi-n*pii）.^2）./（n*pii）;
%k2统计量的值
alpha1=0.05;
%显著性水平
alpha2=0.01;
alpha3=0.001;
la1=chi2inv（1-alpha1,k-r-1）;
%kai2分布的累计概率，即临界值
la2=chi2inv（1-alpha2,k-r-1）;
la3=chi2inv（1-alpha3,k-r-1）;
pz=1-chi2cdf（kai2,k-r-1）;
%右侧概率
ifkai2>
la2
xzx='
**'
;
elseifkai2>
la1
*'
else
-'
end
x=0:
0.1:
la3;
y=chi2pdf（x,k-r-1）;
plot（x,y）;
x1=kai2:
y1=chi2pdf（x1,k-r-1）;
holdon
ifkai2<
la3
fill（[kai2,x1,la3],[0,y1,0],'
m'
）
fprintf（'
---------------------------------------------------------------------------\n'
）;
样本数\t\t区间数\t\t未知参数\t\t自由度\t\t开方和\t\t右侧概率\t\t显著性\n'
%4d\t\t%4d\t\t%4d\t\t%4d\t\t%.6f\t\t%.4f\t\t%4s\n'
n,k,r,k-r-1,kai2,pz,xzx）;
\n\n'
holdoff
离散型分布正态性检验
-------------------------------------------------------------------------------------
样本数区间数未知参数自由度开方和临界值右侧概率显著性
636051.666711.07050.8931-
【练习3.1】
（基本计算，两个正态总体的假设检验，检验水平），对数学分析I
（1）求课程中“专业（数学、信计）””的考试人数、平均分、最小值、最大值、极差、标准差、及格人数、及格率、优良人数（大于等于80）、优良率；
写出标准差的计算公式。
（2）对“专业（数学、信计）”，检验方差、平均分是否相等。
（3）对“专业（数学、信计）”，检验及格率、优秀率是否相等。
（4）对“全体成绩”的分布进行检验，首先估计期望和方差，画出正态分布的密度函数曲线以及样本密度散点，对假设的正态分布进行检验。
Matlab程序实现：
sy=[606063634069656072676278829069607276789369689571836073736074777185708960617762686070668474696160867369747174];
se=[508167657771766289656562626078816670805369666148666961606085526860746062436160606470746573796043766663606068606060677464];
alpha=0.05;
%取显著水平为0.05
sy1=length（sy）;
se1=length（se）;
%人数
sy2max=max（sy）;
sy2min=min（sy）;
se2max=max（se）;
se2min=min（se）;
%最大值，最小值
sy3=range（sy）;
se3=range（se）;
%极差
sy4=mean（sy）;
se4=mean（se）;
%平均分
sy5=sqrt（sum（（sy-sy4）.^2）/（sy1））;
se5=sqrt（sum（（se-se4）.^2）/（se1））;
%标准差
%sy5=std（sy）;
se5=std（se）;
或
sy6=length（（find（sy>
=60）））;
se6=length（（find（se>
%及格人数
sy7=length（（find（sy>
=80）））;
se7=length（（find（se>
%优秀人数
sy8=sy6/sy1;
se8=se6/se1;
%及格率
sy9=sy7/sy1;
se9=se7/se1;
%优秀率
\t人数\t平均分\t最小值\t最大值\t极差\t\t标准差\t\t及格人数及格率\t优秀人数优秀率\n'
--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------\n'
数学%4d\t%10.4f\t%4d\t\t%4d\t\t%4d\t\t%10.4f\t%4d\t%10.4f\t%4d\t%10.4f\n'
sy1,sy4,sy2min,sy2max,sy3,sy5,sy6,sy8,sy7,sy9）
信计%4d\t%10.4f\t%4d\t\t%4d\t\t%4d\t\t%10.4f\t%4d\t%10.4f\t%4d\t%10.4f\n'
se1,se4,se2min,se2max,se3,se5,sy6,sy8,se7,se9）
\n'
%方法一
检验数学和信计的方差是否相等\n'
[h1,p1,varci1,stats1]=vartest2（sy,se,alpha,'
both'
if（h1==0）
disp（'
结果：
方差相等'
方差不相等'
%%方法二
%F=sy5^2/se5^2;
%统计量F，满足F分布
%alpha=0.05;
%Fla1=finv（alpha/2,sy1-1,se1-1）;
Fla2=finv（1-alpha/2,sy1-1,se1-1）;
%求F的临界值
%if（F>
Fla1&
&
F<
Fla2）
%MM='
数学分析1和数学分析2的方差无显著差异'
%else
数学分析1和数学分析2的方差有显著差异'
%end
%fprintf（'
检验数学分析1和数学分析2的方差是否相等\n'
统计量F的值\t\t\t显著性水平\t\t临界值\t\t\t\t\t检验结果\n'
%.4f\t\t\t\t%.4f\t\t\t%.4f\t\t\t%15s\n'
F,alpha,Fla1,MM）;
检验数学和信计的平均分是否相等\n'
[h2,p2,muci2,stats2]=ttest2（sy,se,alpha,'
if（h2==0）
平均分相等'
平均分不相等'
%%方法二
%%%%%方法三
%sw=（（sy1-1）*sy5^2+（se1-1）*se5^2）/（sy1+se1-2）;
%T=（sy4-se4）/sw/sqrt（1/sy1+1/se1）;
%统计量T，满T分布
%Tla1=tinv（alpha/2,sy1+se1-2）;
Tla2=tinv（1-alpha/2,sy1+se1-2）;
%求出T的临界值
%if（abs（T）<
tinv（1-alpha/2,sy1+se1-2））
%XX='
数学分析1和数学分析2的平均分无显著差异'
数学分析1和数学分析2的平均分有显著差异'
检验数学分析1和数学分析2的平均分是否相等\n'
统计量T的值\t\t\t显著性水平\t\t临界值\t\t\t\t\t检验结果\n'
%.4f\t\t\t\t%.4f\t\t\t%.4f?
?
%.4f\t\t%15s\n'
T,alpha,Tla1,Tla2,XX）;
p=（sy7+se7）/（sy1+se1）;
U=（sy9-se9）/sqrt（（sy9+se9）*p*（1-p））;
Ua=norminv（1-alpha/2）;
if（abs（U）>
Ua）
优秀率无显著差异'
优秀率有显著差异'
p=（sy6+se6）/（sy1+se1）;
U=（sy8-se8）/sqrt（（sy8+se8）*p*（1-p））;
及格率无显著差异'
及格率有显著差异'
[h3,p3,kstat3,critval3]=lillietest（sy,alpha）;
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