MATLAB计算
3、绘制自由度分别为2,5,8的卡方分布的密度函数曲线,并分别求其均值与方差.观察参数对密度曲线的影响.5、利用MATLAB计算5、13、17、29、80和150这一组数...
3、绘制自由度分别为2,5,8的卡方分布的密度函数曲线,并分别求其均值与方差. 观察参数对密度曲线的影响.5、利用MATLAB计算5、13、17、29、80和150这一组数据的算术均值、调和均值和几何均值,并比较它们之间的大小。6、从三种型号的制砖机所生产的砖中各取若干块进行抗断强度测试,得数据如下表。 试验号机型123456甲32.3331.2830.3532.1431.75----乙33.2432.5631.4932.6733.0431.18丙33.4432.4833.1532.4632.18----试根据这些数据,用单因素的方差分析方法鉴定不同型号制砖机所生产的砖的抗断强度有无显著差异。7、下表的数据是退火温度 对黄铜延性Y效应的试验结果,Y是以延长度计算的。 300400500600700800405055606770设对于给定的 为正态变量,且方差与 无关。画出散点图并求Y关于 的线性回归方程。
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1个回答
2013-08-01
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3.解:在Matlab命令框中输入:>> y1=chi2pdf(0:0.01:10,2);
>> y2=chi2pdf(0:0.01:10,5);
>> y3=chi2pdf(0:0.01:10,8);
>> plot(0:0.01:10,y1,'r',0:0.01:10,y2,'b',0:0.01:10,y3,'g'),grid on其中,自由度为2,5,8的卡方分布的均值和方差分别是(2,4),(5,10),(8,16)。 5.解:>> X=[5 13 17 29 80 150];
>> mean(X)%算术均值ans = 49>> length(X)/sum(ones(1,length(X))./X)%调和均值ans = 15.4085>> power(5*13*17*29*80*150,1/length(X))%几何均值ans = 26.9664
由此可见:算术均值>几何均值>调和均值。 6.解:在Matlab命令窗口输入>> anova1([32.33,31.28,30.35,32.14,31.75;33.24,32.56,31.49,32.67,33.04;...
33.44,32.48,33.15,32.46,32.18])
ans = 0.4220因为p>0.05,所以认为有显著差异。 7.解:>> polyfit([3,5,6,7,8,8,9,10],[18,25,30,39,41,42,49,52],1)ans = 5.1389 1.0278
>> plot([3,5,6,7,8,8,9,10],[18,25,30,39,41,42,49,52],'ro')
>> hold on, grid on
>> f='5.1389*t+1.0278';fplot(f,[3,10])
>> y2=chi2pdf(0:0.01:10,5);
>> y3=chi2pdf(0:0.01:10,8);
>> plot(0:0.01:10,y1,'r',0:0.01:10,y2,'b',0:0.01:10,y3,'g'),grid on其中,自由度为2,5,8的卡方分布的均值和方差分别是(2,4),(5,10),(8,16)。 5.解:>> X=[5 13 17 29 80 150];
>> mean(X)%算术均值ans = 49>> length(X)/sum(ones(1,length(X))./X)%调和均值ans = 15.4085>> power(5*13*17*29*80*150,1/length(X))%几何均值ans = 26.9664
由此可见:算术均值>几何均值>调和均值。 6.解:在Matlab命令窗口输入>> anova1([32.33,31.28,30.35,32.14,31.75;33.24,32.56,31.49,32.67,33.04;...
33.44,32.48,33.15,32.46,32.18])
ans = 0.4220因为p>0.05,所以认为有显著差异。 7.解:>> polyfit([3,5,6,7,8,8,9,10],[18,25,30,39,41,42,49,52],1)ans = 5.1389 1.0278
>> plot([3,5,6,7,8,8,9,10],[18,25,30,39,41,42,49,52],'ro')
>> hold on, grid on
>> f='5.1389*t+1.0278';fplot(f,[3,10])
东莞大凡
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