求一组数据的概率密度函数

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/04 09:02:15
概率论,已知随机变量的联合密度函数求概率

这个是连续型随机变量求概率,积分就好,请看图片再答:

一组离散的数据如何估计其概率密度

有很多办法可以用.最简单的是histogram,就是直方图方法:每个数据点代表一个单位长方体,对每个数据点进行统计求和即可.这是KDE(kernelDensityestimation)方法的一个特例.

matlab 如何画出 一组数据 最可能的概率密度图?用了ksdensity ,但是老是提示有问题!

a=dlmread('d:\1.txt');a=a(:);ksdensity(a);再问:如果想画出概率密度怎么写代码?再答:这样就能画出概率密度来了,最后那个函数就是得到概率密度函数图,你是不是想要

怎样通过数据统计来估计概率密度函数?概率密度函数可以是多变量的吗?

通过数据统计来估计概率密度函数f(x,y)首先得已知f(x)或f(y)f(x)或f(y)也就是年龄、心血管堵塞程度与心脏病之间的关系这个关系可以是一个表格可以是一个曲线不管是什么你都要把它变成函数f(

周期函数的概率密度函数怎么求?

对A求导么?cos(wt+A),显然是周期函数对t求导数不再是周期函数,wcos(wt+A)显然不是了

EXCEL,计算一组数据中正数的概率是%几,用什么函数好?

=FREQUENCY((A7:F7,B8:G8,C9:H9,D10:I10,E11:J11,F12:K12),0)/SUM(FREQUENCY((A7:F7,B8:G8,C9:H9,D10:I10,E

请问如何用matlab 求任意一组连续随机变量的概率密度函数?

你说的是已知样本值了,然后统计估计其概率密度么?可以这样,假设你已经有了一组数据是a,我这自己产生啦~a=randn([10000,1]);ksdensity(a);这样就可以得到它的概率密度函数了~

如何用matlab画一组数据的概率密度曲线

clc;clearx=randn(1,1000);%hist(x)[mu,sigma]=normfit(x)d=pdf('norm',x,mu,sigma);figureplot(x,d,'.')

已知随机变量ξ的概率密度函数求方差

可利用期望与方差的公式如图计算.经济数学团队帮你解答,请及时采纳.

概率密度求分布函数的取值问题

都可以因为对于连续型概率分布来说(此题为均匀分布)P(x

已知一组数据,如何用matlab画出它的概率密度分布图,请给出具体程序

一般通过已知数据,求取概率密度.需要统计学的知识.大致是画频谱图.具体好像是求什么频数等等.但是这个也不是太难.你照着相关书籍,就应该能写程序了.至于重复数值,那肯定是可能的啊.因为一个未知变量都能够

概率密度函数 求平均数

这是一个连续函数求期望问题,你只需要在[0,1]上对f(x)=12x^2(x-1)积分就好了.如果我没理解错的话,你的F(X)=12*[E的2(X-1)次幂]则期望EX=(积分号在区间0-1){12*

求一组数据的概率分布图.

excel表格可以画,输入你的数据,横坐标一列纵坐标一列,再用鼠标将其框出来,然后点“插入”-“图表”-“散点图”-选择第二个,然后就好了再问:您说的方法我试过,但是我只有一组数据(测得的直径值),没

概率密度函数怎么求

先求出分布函数,然后求导.

excel 已知一批数据怎么样预测它的正态概率密度函数呢?

用excel直接算我不会,不过可以在工具里加载宏,选择数据分析,再单击数据分析,算出方差,再算出均值,知道了方差和均值,正态函数也知道了.

一直概率密度,求分布函数的一道题目

首先要保证∫(0~1)A根号x=1,累积概率在f(x)不为0的定义域上积分=1(2A/3)x^(3/2)](0~1)=12A/3=1求出A=3/2F(x)=∫(-无穷~x)f(x)dx当x

关于概率论中分布函数求概率密度的问题

注意Φ(x)表示标准正态分布的分布函数,φ(x)表示标准正态分布的概率密度函数且Φ‘(x)=φ(x),φ'(x)=-xφ(x)于是题目中令2√y/a=t,dt/dy=1/(a√y)则有F(y)=2Φ(

求所有类型随机变量的概率密度以及分布函数

你知道你在提什么性质的问题么?一般来讲狭义的随机变量分布有三种:离散的、连续的和奇异的,前两种性质比较好,最后一种的分类尚未解决.所以,请提出问题的时候先说明白应用范围可以么?

matlab中输入一组数据怎么求每个数据的概率

A数组是个例子,程序你看一下吧,有什么不懂的再问吧!clear;clcA=[111113333555]B=unique(A)c=zeros(size(B));fori=1:length(B)c(i)=