MATLAB数据统计与分析中常见概率分布函数

均匀分布：随机变量取值在指定区间内均匀分布，用 U(a, b) 表示。 正态分布：随机变量取值呈钟形曲线分布，用 N(μ, σ²) 表示。 指数分布：随机变量取值呈非对称分布，无记忆性，用 Exp(λ) 表示。 Gamma 分布：随机变量取值呈非对称分布，用于表示服务时间和零件寿命，用 G(α, β) 表示。 Weibull 分布：随机变量取值呈非对称分布，用于表示设备寿命，用 W(α, β) 表示。 Beta 分布：随机变量取值在 (0, 1) 区间内，用于表示概率和比例。

在统计学中，我们常用一些统计量来总结数据特征，如样本均值、样本方差和样本标准差等。此外，还有常见的离散型分布，如单点分布、二项分布和泊松分布等。每种分布都有其特定的数学定义和应用场景。

概率统计的Matlab求解 概率统计实验 SPSS应用统计分析 专题二：时间序列分析（纵截面数据） 专题三：多元分析（横截面数据） 专题四：综合评价及其应用

几何分布中样本X(n)和X(1)的概率分布： P{X(n) ≤ k} = 1 - P{X(n) > k} = 1 - pqk P{X(1) ≤ k} = 1 - P{X(1) > k} = 1 - (1 - p)k 正态分布样本的概率计算： P{X̄(16) > 10} = 1 - Φ[(10 - 8) / √(4/16)] = 1 - Φ(1) = 0.9370 P{X̄(1) > 5} = Φ[(5 - 8) / √(4/1)] - Φ[(5 - 8) / √(4/16)] = 0.0933 - 0.0309 = 0.0624 韦布尔分布密度函数：f(x) = (β / α)(x / α)

Oracle分析函数为数据统计分析提供了强大的功能。其能够在不改变原有数据结构的情况下，进行分组、排序、计算等操作，有效地提升了数据分析的效率和深度。

唐立模、厉凯利用三维粒子图像示踪测速技术，对不同泥沙粒径、比重和水力比降条件下推移质颗粒的三维运动速度进行了测量，并进行了概率密度分析。

数理统计是信息处理和科学决策的关键理论和方法，其内容丰富、逻辑严谨，实践性强。在统计应用过程中，matlab作为一个重要且便捷的软件工具，提供了多种统计函数，有助于优化数据处理。

1.3章节详细探讨了概率分布和统计分析在华为技术有限公司c语言编程规范中的应用。

一、在MATLAB中进行数据录入、保存和调用是数据统计和分析的基础步骤。例如，使用统计工具箱中的基本统计命令对上海市区社会商品零售总额和全民所有制职工工资总额进行分析。