![MATLAB 2020数学计算从入门到精通](https://wfqqreader-1252317822.image.myqcloud.com/cover/840/43806840/b_43806840.jpg)
3.1.3 概率分布函数
在MATLAB中,pdf函数用于随机数的概率密度函数pdf,该函数具体的调用格式见表3-6。
表3-6 pdf函数调用格式
![](https://epubservercos.yuewen.com/403E7C/23083822209829806/epubprivate/OEBPS/Images/78_02.jpg?sign=1739271420-6psSZivZ0ThQbjIecQr65MVMnxqat0ig-0-206b6f4a6d372df6e6598ffe8bfa0210)
例3-3: 创建指定概率分布的概率密度函数pdf。
解: MATLAB程序如下。
![](https://epubservercos.yuewen.com/403E7C/23083822209829806/epubprivate/OEBPS/Images/78_03.jpg?sign=1739271420-z68Rf0q8B8AW5fag8xi3ArikBOHdGOHz-0-eaf8665cf4ad862dfc658eaa94fd284c)
![](https://epubservercos.yuewen.com/403E7C/23083822209829806/epubprivate/OEBPS/Images/78_04.jpg?sign=1739271420-GKH6C8EdtvyKBb11reBaACL1DF43TUG0-0-f7b20c967f91a3ec6362abf91257b066)
表3-7 概率分布名称
![](https://epubservercos.yuewen.com/403E7C/23083822209829806/epubprivate/OEBPS/Images/79_01.jpg?sign=1739271420-p7kwhXLFnG05cPwDcHfU9IWI5HP5XIY8-0-1e38f1a2d479244e740701e5b0f58ecd)
运行结果如图3-2所示。
累积分布函数(Cumulative Distribution Function),又叫分布函数,是概率密度函数的积分,能完整描述一个实随机变量X的概率分布。
![](https://epubservercos.yuewen.com/403E7C/23083822209829806/epubprivate/OEBPS/Images/80_01.jpg?sign=1739271420-9ev7ACWzeHWJbHi0N6Rzeo62wisZEYjp-0-b0dff45388d8abdc56b7f1ec00affbb5)
图3-2 概率密度图
对于所有实数x,累积分布函数定义如下:
Fx(x)=P(X≤x).
对离散变量而言,累积分布函数是所有小于等于a的值出现概率的和。
在MATLAB中,cdf函数用于计算累积分布函数cdf,该函数具体的调用格式见表3-8。
表3-8 cdf函数调用格式
![](https://epubservercos.yuewen.com/403E7C/23083822209829806/epubprivate/OEBPS/Images/80_02.jpg?sign=1739271420-7mT7qqcYht2gwrnITJUCZo9KDes0zNBF-0-37923e31eead3f16c36143bbcfccc952)
若累积分布函数F是连续的严格增函数,则存在其反函数F-1(y),y∈[0,1]。累积分布函数的反函数可以用来生成服从该随机分布的随机变量。
设若Fx(x)是概率分布X的累积分布函数,并存在反函数,若a是[0,1)区间上均匀分布的随机变量,则
服从X分布。
在MATLAB中,icdf函数用于计算逆累积分布函数icdf,该函数具体的调用格式见表3-9。
例3-4: 在标准正态分布表中,若已知p=0.975,求x。
通常所说的标准正态分布是μ=0,σ=1的正态分布。当μ=0,σ=1时,正态分布就成为标准正态分布N(0,1)。
解:
![](https://epubservercos.yuewen.com/403E7C/23083822209829806/epubprivate/OEBPS/Images/80_05.jpg?sign=1739271420-3FcCFCVQvjO8tWvzVg7uxPoFN8dr17bV-0-29516b94aee785d7d82fa28079c6cc94)
![](https://epubservercos.yuewen.com/403E7C/23083822209829806/epubprivate/OEBPS/Images/80_06.jpg?sign=1739271420-UhcG6L36OrWWZe6fZU2KMUpINlluJi71-0-4bdab88642923255731cccd7d1c6848b)
表3-9 icdf函数调用格式
![](https://epubservercos.yuewen.com/403E7C/23083822209829806/epubprivate/OEBPS/Images/81_01.jpg?sign=1739271420-8LimIRCwj6Qpyphplbpa2QsiSo33ZHWG-0-3aeb43da8c787939b4709bf7c42e21bb)
例3-5:已知:自由度为10的双边界检验t分布,绘制概率分布图并求对应的临界值。
![](https://epubservercos.yuewen.com/403E7C/23083822209829806/epubprivate/OEBPS/Images/81_02.jpg?sign=1739271420-JfJEvri1r6Zfob0K5tx8HckpomZ2YKxH-0-873fdd9f098eb7f8f254e9d958761e24)
![](https://epubservercos.yuewen.com/403E7C/23083822209829806/epubprivate/OEBPS/Images/81_03.jpg?sign=1739271420-g4RnViJuxpmF2GaDgQK2G9OqTDW5qi3w-0-4680a8f67f296fab5ae1376c58eb24e8)
运行结果如图3-3所示。
可以看出,概率密度分布以0为中心,左右对称的单峰分布;t分布是一簇曲线,其形态变化与n(确切地说与自由度ν)大小有关。自由度ν越小,t分布曲线越低平;自由度ν越大,t分布曲线越接近标准正态分布(u分布)曲线。
![](https://epubservercos.yuewen.com/403E7C/23083822209829806/epubprivate/OEBPS/Images/81_04.jpg?sign=1739271420-vWv2d6pSEQoPMa0cvoxswJXBdAe8EMTT-0-46e0a9c0ddff29243275d08220a76950)
图3-3 概率分布图