![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=1739257109-0h6MVBZX6HBeZoY7XOZgpAMNrpZYczaj-0-88c96345af626652f463adb62889310f)
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=1739257109-GFFifWJqYbDWaTfmsAPRjlNiT0NmGBts-0-9702d3eeaf61c375b8a3ce93c3578e77)
![](https://epubservercos.yuewen.com/403E7C/23083822209829806/epubprivate/OEBPS/Images/78_04.jpg?sign=1739257109-68EuzNnFcHfI6h9Tbfex8FijEButyswB-0-4eb934d270a0a451b889edcf226fcb68)
表3-7 概率分布名称
![](https://epubservercos.yuewen.com/403E7C/23083822209829806/epubprivate/OEBPS/Images/79_01.jpg?sign=1739257109-6ZrVz8icV6AaLWsy2SeM9EhZC93p5ZWh-0-39c3527d71ee27c722fd5c8c509b79d5)
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=1739257109-w2r5atGcaDMAgxvwq8hv6uJJ5LxH7OiO-0-b2fb15e90063cf631f5cee96d8bbee91)
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=1739257109-JLIAWCQmJRqLjsMp3uT77JoVpKqtbiOZ-0-a6a2216807a56c69ee9e1a898584de8a)
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=1739257109-pEYlq5UjC3Rbpl9OMx3I0GyUsqYAQ7A7-0-6956351ca6d8a8269d0c0cc2c40d35de)
![](https://epubservercos.yuewen.com/403E7C/23083822209829806/epubprivate/OEBPS/Images/80_06.jpg?sign=1739257109-7xIG1VKKUaHpUMrBmLhCF6MKrCLp6b1C-0-6eb9bda3c32de3f4c04cb7bf745e462d)
表3-9 icdf函数调用格式
![](https://epubservercos.yuewen.com/403E7C/23083822209829806/epubprivate/OEBPS/Images/81_01.jpg?sign=1739257109-ErASxRNVBlNSTv8n8BqodvumSj4pyx33-0-a178d6dfd7be90cb05a1ee92df76e58d)
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=1739257109-oyCWumQCHdrsEes1N12xuLEwdnsX1un3-0-477d3c82d0a1cd7014d2f1633da26c3c)
![](https://epubservercos.yuewen.com/403E7C/23083822209829806/epubprivate/OEBPS/Images/81_03.jpg?sign=1739257109-4Jyy9XrbfAGkdQNpM6hfEXbFx1nkchZm-0-bb11972f94335ba958ef91ecd5e72533)
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=1739257109-QzeJZEntWuGtndqcVKAubiJmq9R1zRxg-0-1beacb85af26648cc8b9de35c1b5684d)
图3-3 概率分布图