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概率论上机实验报告资料

西安交通大学

概率论实验报告

计算机36班

南夷非

2130505135

2014年12月13日

 

一、实验目的

1.熟练掌握MATLAB软件关于概率分布作图的基本操作,会进行常用的概率密度函数和分布函数的作图,绘出分布律图形。

2.利用MATLAB软件解决一些概率论问题在实际生活中的应用。

二、实验内容

1.二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,…,105,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,…,105,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。

2.正态分布的数值计算

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。

3.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

012345

0.050.100.250.350.150.10

试确定报纸的最佳购进量

(要求使用计算机模拟)

4.蒲丰投针实验

取一张白纸,在上面画出多条间距为d的平行直线,取一长度为r(r

针,随机投到纸上n次,记针与直线相交的次数为m.由此实验计算

1)针与直线相交的概率。

2)圆周率的近似值。

二、实验过程

1.问题一:

MATLAB程序:

第一问:

n1=0:

100;n2=0:

1000;n3=0:

10000;n4=0:

100000;

x1=100;x2=1000;x3=10000;x4=100000;

p1=0.02;p2=0.002;p3=0.0002;p4=0.00002;

lamada=2;

y1=poisspdf(n1,lamada);

y2=poisspdf(n2,lamada);

y3=poisspdf(n3,lamada);

y4=poisspdf(n4,lamada);

y11=binopdf(n1,x1,p1);

y22=binopdf(n2,x2,p2);

y33=binopdf(n3,x3,p3);

y44=binopdf(n4,x4,p4);

figure

(1);

holdon;

plot(n1,y1,'r.-');

plot(n1,y11,'b.-');

holdoff;

figure

(2);

holdon;

plot(n2,y2,'r.-');

plot(n2,y22,'b.-');

holdoff;

figure(3);

holdon;

plot(n3,y3,'r.-');

plot(n3,y33,'b.-');

holdoff;

figure(4)

holdon;

plot(n4,y4,'r.-');

plot(n4,y44,'b.-');

holdoff;

第二问:

n1=0:

10;n2=0:

100;n3=0:

1000;n4=0:

10000;n5=0:

100000;n4

x1=10;x2=100;x3=1000;x4=10000;x5=100000;

p1=0.2;p2=0.02;p3=0.002;p4=0.0002;p5=0.00002;

lamada=2;

p111=binocdf(50,x1,p1)-binocdf(5,x1,p1);

p112=binocdf(50,x2,p2)-binocdf(5,x2,p2);

p113=binocdf(50,x3,p3)-binocdf(5,x3,p3);

p114=binocdf(50,x4,p4)-binocdf(5,x4,p4);

p115=binocdf(50,x5,p5)-binocdf(5,x5,p5);

p121=binocdf(90,x1,p1)-binocdf(20,x1,p1);

p122=binocdf(90,x2,p2)-binocdf(20,x2,p2);

p123=binocdf(90,x3,p3)-binocdf(20,x3,p3);

p124=binocdf(90,x4,p4)-binocdf(20,x4,p4);

p125=binocdf(90,x5,p5)-binocdf(20,x5,p5);

p21=poisscdf(50,lamada)-poisscdf(5,lamada);

p22=poisscdf(90,lamada)-poisscdf(20,lamada);

p311=normcdf(50,lamada,2-2*p1)-normcdf(5,lamada,2-2*p1);

p312=normcdf(50,lamada,2-2*p2)-normcdf(5,lamada,2-2*p2);

p313=normcdf(50,lamada,2-2*p3)-normcdf(5,lamada,2-2*p3);

p314=normcdf(50,lamada,2-2*p4)-normcdf(5,lamada,2-2*p4);

p315=normcdf(50,lamada,2-2*p5)-normcdf(5,lamada,2-2*p5);

p321=normcdf(90,lamada,2-2*p1)-normcdf(20,lamada,2-2*p1);

p322=normcdf(90,lamada,2-2*p2)-normcdf(20,lamada,2-2*p2);

p323=normcdf(90,lamada,2-2*p3)-normcdf(20,lamada,2-2*p3);

p324=normcdf(90,lamada,2-2*p4)-normcdf(20,lamada,2-2*p4);

p325=normcdf(90,lamada,2-2*p5)-normcdf(20,lamada,2-2*p5);

disp(p111);disp(p112);disp(p113);disp(p114);disp(p115);

disp(p121);disp(p122);disp(p123);disp(p124);disp(p125);

disp(p21);disp(p22);

disp(p311);disp(p312);disp(p313);disp(p314);disp(p315);

disp(p321);disp(p322);disp(p323);disp(p324);disp(p325);

(1)实验结果:

当n=101,…,105,

二项分布的结果分别为:

0.0064

0.0155

0.0165

0.0166

0.0166

当n=101,…,105,

二项分布的结果分别为:

0

8.8818e-16

5.1070e-15

5.9952e-15

2.7678e-13

泊松分布的结果为:

=0.0166

=6.1062e-15

当n=101,…,105,

正态分布的结果分别为:

0.0304

0.0629

0.0664

0.0668

0.0668

当n=101,…,105,

正态分布的结果分别为:

0

0

0

0

0

(2)实验分析:

当n的取值较大时,泊松分布和二项分布的差别很小。

2.问题二:

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(

);概率密度命令normpdf(

);逆分布函数命令norminv(

)。

MATLAB程序:

p1=normcdf(2.9,1.5,0.5)-normcdf(1.8,1.5,0.5)

p2=1-normcdf(-2.5,1.5,0.5)

p3=1+normcdf(0.1,1.5,0.5)-normcdf(3.3,1.5,0.5)

px=0.95;

x0=norminv(px,1.5,0.5)

x=(-5:

0.02:

10);

y1=normpdf(x,1,0.5);

plot(x,y1);

holdon

y2=normpdf(x,2,0.5);

plot(x,y2);

holdon

y3=normpdf(x,3,0.5);

plot(x,y3);

grid;

xlabel('x');ylabel('p')

gtext('均值为1')

gtext('均值为2')

gtext('均值为3')

title('正态概率密度曲线')

运行结果:

p1=0.2717

p2=1.0000

p3=0.0027

x0=2.3224

由上图可以看出正态分布曲线是以x=µ为对称轴的。

3.问题三:

问题分析:

由题意知卖出百份可赚14元而卖不出的一百份会赔8元,所以购进整百份报纸比较划算。

设X(k)为购进k百张报纸后赚得的钱,分别计算E(X(k))(k=0,1,2,3,4,5),由此得到当k=3时,E(X(k))最大,故最佳购进量为300。

MATLAB程序:

T=[]

fork=0:

5

s=0;

forn=1:

3000

x=rand(1,1)

ifx<=0.05

y=0;

elseifx<=0.15

y=1;

elseifx<=0.4

y=2;

elseifx<=0.75

y=3;

elseifx<=0.9

y=4;

elsex<1

y=5;

end

ifk>y

w=22*y-8*k;

else

w=14*k;

end

s=s+w;

end

t=s/3000;

T=[T,t]

end

T

输出结果:

T=012.988023.262728.976025.948020.6760

4.问题四:

MATLAB程序:

clear('n')

clear('a')

clear('x')

clear('f')

clear('y')

clear('m')

disp('本程序用来进行投针实验的演示,a代表两线间的宽度,针的长度l=a/2,n代表实验次数');

a=input('请输入a:

');

n=input('请输入n:

');

x=unifrnd(0,a/2,[n,1]);

f=unifrnd(0,pi,[n,1]);

y=x<0.25*a*sin(f);

m=sum(y);

PI=vpa(a*n/(a*m))

运行结果:

本程序用来进行投针实验的演示,a代表两线间的宽度,针的长度l=a/2,n代表实验次数

请输入a:

3

请输入n:

100000

PI=3.135********49673858504766683392

四、实验总结:

通过上机实验,我掌握了MATLAB软件关于概率分布作图的基本操作,也加深了对于正态分布函数的认识。

同时解决了一些与生活相关的实际问题,体会到了概率统计在实际生活中的重要作用。

在上机的过程中,也遇到了一些问题,比如在用plot画正态分布函数图像时出现了:

Conversiontodoublefromsymisnotpossible的错误。

通过上网查阅资料,采用了更加简单的程序代码解决了问题,收获很多。

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