1、,sigma为。当=0, =1时,为标准正态变量的概率密度函数。(ii) 计算正态变量的分布函数的调用形式为:P=normcdf(X,mu,sigma)正态变量的分布函数为 且 标准正态变量的概率密度函数对应标准正态变量的分布函数。要求:(1) 在同一图形窗口内绘制和的图形,观察其交点。程序:n=500:530;mu=500;sigma=50;y1=normcdf(n,mu,sigma)-normcdf(0,mu,sigma);a=1; b=0.75; c=0.6;y2=(a-b)/(a-c)*ones(size(n);plot(n,y1;y2);grid on;提示 , (1) 运行程序并给
2、出结果:(2) 求方程的根n*(四舍五入取整),并求G(n*)。function y=fun(n)y=normcdf(n,mu,sigma)-normcdf(0,mu,sigma)-(a-b)/(a-c);clear; clc;n=fzero(fun,515);n=round(n)r=n+1;while (a-b)*n*normpdf(r,mu,sigma)1e-6 r=r+1;endr=n+1:r;G=sum(a-b)*n*normpdf(r,mu,sigma);r=0:n;G=G+sum(a-b)*r-(b-c)*(n-r).*normpdf(r,mu,sigma)(2) 运行程序并给出结
3、果:2.(编程)轧钢中的浪费p307310设要轧制长l =2.0m的成品钢材,由粗轧设备等因素决定的粗轧冷却后钢材长度的均方差=0.2m,问这时钢材长度的均值m应调整到多少使浪费最少。平均每得到一根成品材所需钢材的长度为其中,求m使J(m)达到最小。等价于求方程的根z*。是标准正态变量的分布函数,即 是标准正态变量的概率密度函数,即 (1) 绘制J(m)的图形(l=2, =0.2),观察其最小值的位置。(1) 给出程序和运行结果:clc; clear;m=2:0.001:2.5;%根据l=2l=2; sigma=0.2;J=m./(1-normcdf(l,m,sigma);plot(m,J);
4、(2) 求使J(m)达到最小值的m*。由(1)可观察到J(m)达到最小值的区间。分别用求无约束最小值的MATLAB函数fminbnd, fminsearch, fminunc求解,并比较结果。(2) 给出程序及运行结果(比较310):function y=Jfun(m)y=m/(1-normcdf(l,m,sigma);(3) 在同一图形窗口内绘制的图形,观察它们的交点。(参考题1的(1)(3) 给出程序及运行结果(比较309图2):z=-2:0.1:2;y1=(1-normcdf(z,0,1)./normpdf(z,0,1);y2=l/sigma-z;plot(z,y1;(4) 求方程的根z
5、*,并求m=l-z*。(参考题1的(2)提示:由(3)得到的图形可观察到z*的大概位置。(4) 给出程序及运行结果(比较310):function y=fun(z) %方程y=l/sigma-z-(1-normcdf(z,0,1)./normpdf(z,0,1);3.(验证)航空公司的预订票策略p313316模型如下:给定, n, p, b/g,求m使单位费用获得的平均利润J(m) 最大。 约束条件为 m 预订票数量的限额。( 1 ) 利润调节因子。n 飞机容量。p 每位乘客不按时前来登机的概率,q = 1 p。b 每位被挤掉者获得的赔偿金。g 机票价格。b/g 赔偿金占机票价格的比例。不按时
6、前来登机的乘客数K服从二项分布,其概率为被挤掉的乘客数超过j人的概率为(等价于m位预订票的乘客中不按时前来登机的不超过m n j 1人)该模型无法解析地求解,我们设定几组数据,用程序作数值计算。binopdf, binocdf(i) 二项分布的概率密度函数:Y = binopdf(X,N,P)计算X中每个X(i)的概率密度函数,其中,N中对应的N(i)为试验数,P中对应的P(i)为每次试验成功的概率。Y, N, 和 P 的大小类型相同,可以是向量、矩阵或多维数组。输入的标量将扩展成一个数组,使其大小类型与其它输入相一致。N中的值为正整数,P中的值从0 ,1取。已知x和参数n, p,二项分布概率
7、密度函数为 q = 1 p。 y为n次独立试验中成功x次的概率,其中,每次试验成功的概率为p。x=0, 1, ., n。(ii) 二项式累积分布函数:Y = binocdf(X,N,P)计算X中每个X(i)的二项式累积分布函数,其中,N中对应的N(i)为试验数,P中对应的P(i)为每次试验成功的概率。N中的值为正整数; X中的值从0 ,N取;P中的值从0 ,1取。已知x和参数n, p,累积分布函数为 q = 1 p,x=0, 1, 2, , n。(1) 已知n=300,=0.6,p=0.05,b/g=0.2和0.4,取一组值m=300:2:330,求出对应的J(m)、P5(m)和P10(m),
8、程序如下。(与教材p315表1 n=300时的计算结果比较。)%9.6 航空公司的预订票策略function main() format short g;n=300; m=300:330; p=0.05; %修改的参数lambda=0.6; % 值b_g1=0.2; b_g2=0.4;J1=zeros(size(m);J2=zeros(size(m);for i=1:length(m) J1(i)=J(m(i),n,lambda,p,b_g1); J2(i)=J(m(i),n,lambda,p,b_g2);P5=binocdf(m-n-5-1,m,p); %二项分布P10=binocdf(m-
9、n-10-1,m,p);round(10000*m,J1,J2,P5,P10)/10000 %显示结果function y=J(m,n,lambda,p,b_g)%均是标量q=1-p; k=0:m-n-1;y=1/(lambda*n) *(q*m-(1+b_g)*sum(m-k-n).*binopdf(k,m,p)-1;(1) 运行程序并给出结果(比较315表1(n=300):(2) 对(1)中改变p=0.1和m=300:344,求对应的结果。(2) 运行程序并给出结果(比较315表1(n=300):(3) 对(1)中改变n=150和m=150:170,求对应结果。(与教材时的计算结果比较。(
10、3) 运行程序并给出结果(比较316表2(n=150):(4) 对(1)中改变n=150、m=150:176和p=0.1,求对应结果。注意!结果与教材相差较大,原因待查。(4) 运行程序并给出结果(比较316表2(n=150):4.(编程)航空公司的预订票策略(改进)p316317已知:第2类乘客(t人)都按时前来登机。第1类乘客(m t人)不按时前来登机的乘客数K服从二项分布,其概率为被挤掉的第1类乘客数超过j人的概率为 (等价于预订的第1类乘客中不按时前来登机的不超过( m t ) ( n t ) j 1人)单位费用获得的平均利润为已知n=300, =0.6, p=0.05, b/g=0.
11、2, =0.75,t=100,取一组值m=300:330,求出对应的J(m)、P5(m)和P10(m)。参考实验10.3的程序,编写解决本问题的程序。运行结果参考示例: 给出编写的程序和运行结果:%9.6 航空公司的预订票策略(改进) m=(300:330)b_g=0.2;t=100; beta=0.75; J1(i)=J(m(i),n,lambda,p,b_g,t,beta);P5=binocdf(m-n-5-1,m-t,p);P10=binocdf(m-n-10-1,m-t,p);round(10000*m,J1,P5,P10)/10000 %显示结果function y=J(m,n,lambda,p,b_g,t,beta) %均是标量y=1/(lambda*(n-(1-beta)*t). *(q*m-(1-beta-p)*t-(1+b_g)*sum(m-k-n).*binopdf(k,m-t,p)-1;附1:实验提示
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