
正态分布的参数估计
格式:[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(X,alpha)
功能:数组X服从正态分布,给定显著水平alpha,缺省时为005,前二项给出点估计,后二项给出区间估计。X为矩阵时,针对列进行计算。
设生成一组均值为15,方差为252的正态分布的随机数据,然后对这组数据进行置信度97%的参数估计。
程序:clear;
w=normrnd(15,25,50,1); 或w=15+25randn(50,1);
alpha=003;
[mh,sh,mc,sc]=normfit(w,alpha)
运行一次:mh=151076
sh=24038
mc=143478~158674
sc=19709~30703
PS:我在找两个总体的。。。小建议,,这种稍微专业点的东西度娘是不知道的,,找老师吧。。
不是很确定,你是不是想求等分点处的函数值?子区间中点的函数值是什么意思?
等分点处的函数值的话。
x=linspace(a,b,n); %把[a,b]区间插入n个平均等分点,分成(n-1)个等长区间
y=f(x);%返回一个n维向量,里面是n个等分点处的函数值
有三种方法:导数为0求极值、优化算法(运用函数)、绘图观察有2个函数:[x,feal,exitflag,output]=fminbnd(fun,x1,x2,options)[x,feal,exitflag,output]=fminsearch(fun,x0,options)%若exitflag给出数大于0,则成功找到极值点,x,fval分别是极值点和对应的目标函数极值运用函数的例子:在-10《x《10区间,求函数最小值x1=-10;x2=10;yx=@(x)(sin(x)^2)exp(-01x)-05sin(x)(x+01));[xn0,fval,exitflag,output]=fminbnd(yx,x1,x2)
function calNormCdf(a,b)
% 函数功能:计算标准正态分布区间[a,b]的概率
p = normcdf([a b]);
p(2)-p(1)
方法/步骤:
一、解一元方程
1、先举一例,解方程“x^2+100x+99=0”。
在Matlab ”Command Window“中输入如下命令:x=solve(‘x^2+100x+99=0’,‘x’)
2、回车后,Matlab就求出了这个一元二次方程的解
3、再举一例,解一元三次方程“x^3+1=0”。
在Matlab ”Command Window”中输入如下命令:x=solve(‘x^3+1=0’,‘x’)
4、回车后,Matlab就求出了这个一元三次方程“x^3+1=0”的解
Matlab解出来的解有三个,其中有一个实数解,两个虚数解。
我们都知道一元三次方程在复数范围内的解有3个,Matlab的解是对的。
如果我们只要“x^3+1=0”的实数解,我们只要取第一个解“-1”。
二、解二元方程
首先来求一个二元一次方程组。
9x+8y=10 式1
13x+14y=12 式2
我们一般的解法是代入法,或者加减消去法。比较繁琐。
这里我们只需输入如下命令即可求出解:〔x,y〕=solve(‘9x+8y=10’,‘13x+14y=12’,‘x’,‘y’)。
回车后,Matlab就求出了这个二元一次方程组的解
再来求一个二元非线性方程组
x^2+y^2=10 式1
2x+3y=0 式2
这里我们只需输入如下命令即可求出解:〔x,y〕=solve(‘x^2+y^2=10’,‘2x+3y=0’,‘x’,‘y’)。
x^2+y^2=10 式1
2x+3y=0 式2
其实不少人能看出来,上面的二元非线性方程组的解是一个圆与一条直线的交点坐标,我们的一般解法是先消去y,整理成关于x的一元二次方程,然后求出x值,再求出对应y值。但这里,我们只用到了上面里的的一句命令,就求了这两个交点坐标
三、解其他方程
1、解三元方程或更高方程的具体 *** 作步骤我就不再说明了,大家可以参考前面所说的解一元方程到解二元方程的命令的变化,从而类比出来。
以上就是怎么用Matlab解方程的教程了,教程讲解了解一元方程和解二元方程的方法,剩下的就是解其他方程了,其实解其他方程也是一样,大家可以借鉴解二元方程的方法。
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3%% solve返回的解带有:参数&条件 %为了返回一个方程的完整的解(即解中含有的参数,及对参数的限制),需要指定ReturnConditions 为:true %---例子1:关于解的约束--- clc,clear syms x S=solve(sin(x)==0 ,x,'ReturnConditions
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1,把数据直接导入matlab,x=[];y=[](大量数据建议使用txtread),然后点击屏幕左下方start进入toolboxes然后点Curve Fiting Tool ,导入数据 选择Gaussian次数为1,即可得到拟合效果 参数也会出来
;matlab:Xa为落在[a,b)区间的数,Xb为落在[b,c)区间的数
a=0;
b=5;
c=10;
Xa=X(find(X(:,1)<bandX(:,1)>=a))
Xb=X(find(X(:,1)<candX(:,1)>=b))
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