Порядок выполнения работы. 1.3.1.Для каждого распределения п

1.3.1. Для каждого распределения п. 1.2.8 вывести в одно графическое окно два графика плотности вероятности. Один из графиков плотности вероятности получить по собственной программе, написанной для расчета значений функции плотности вероятности по формулам п. 1.2.8, второй – с использованием функций системы Matlab. Исследовать их зависимость от параметров распределений.

1.3.2. Для каждого распределения п. 1.2.8 вывести в отдельное графическое окно график функции распределения с использованием функций системы Matlab.

Исследовать их зависимость от параметров распределений.

Отчет:

1. Равномерное распределение U(a,b):

>>x=0:0.5:7;

>>b=4;

>>a=2;

>>chisl=1;

>>znam=b-a;

>>drob=chisl/znam;

>>plot(x,a)

Рисунок 1 График плотности вероятности равномерного распределения

2. Нормальное (гауссовское) распределение.

f = sm1 * sm2;

sm1 = 1/sqrt(2*3,14*sig.^2);

sm2 = exp(-drob);

drob = chisl/znam;

chisl = (x – a).^2;

znam = 2*sig.^2;

x = 0: 0.01: 10;

a = 5;

sig = 2;

znam = 2*sig.^2;

chisl = (x – a).^2;

drob = chisl/znam;

sm2 = exp(-drob);

sm1 = 1/sqrt(2*3,14*sig.^2);

f = sm1 * sm2;

plot(x,a);

Рисунок 2 – График плотности вероятности нормального (гауссовского) распределения

3. Экспоненциальное распределение:

lambda=1,2;

x=0:0.1:8;

y1=lambda.^-1;

>>y2=y1*x;

>>y3=exp(y2);

>>y=y1*y3;

>>plot(x,y)

Рисунок 3 – График плотности вероятности экспоненциального распределения

Вывод:

1. Мы ознакомились с работой программы MatLab и попробовали рассчитать в ней уравнения.

2. Мы ознакомились с языком программирования MatLab.

3. Мы исследовали с помощью средств MatLab одномерных распределений теории вероятностей и математической статистики и получили график распределения.