matlab二项分布函数

在Matlab中，二项分布函数的用法如下：

1. 计算二项分布概率密度函数(binopdf)：p = binopdf(x, n, p)，其中x是事件发生次数的向量，n是试验次数，p是每次试验中事件发生的概率。

2. 计算二项分布累积分布函数(binocdf)：p = binocdf(x, n, p)，其中x是事件发生次数的向量，n是试验次数，p是每次试验中事件发生的概率。

下面是一个使用二项分布函数的示例代码：

x = 0:1:40;
y = binopdf(x, 20, 0.5);
yc = binocdf(x, 20, 0.5);
plot(x, y, '-*b');
hold on
y1 = binopdf(x, 40, 0.5);
yc1 = binocdf(x, 40, 0.5);
plot(x, y1, '-*r');
y2 = binopdf(x, 40, 0.8);
yc2 = binocdf(x, 40, 0.8);
plot(x, y2, '-*k');
legend('n=20, p=0.5', 'n=40, p=0.5', 'n=40, p=0.8')

相关问题

matlab逆二项分布函数

逆二项分布函数是指在给定成功概率和试验次数的情况下，求出达到指定成功次数所需的试验次数。在Matlab中，可以使用函数`nbininv`来计算逆二项分布。

函数原型为：x = nbininv(p, r, p)，其中p是成功的概率，r是成功的次数，x是试验次数。

例如，如果我们想要计算成功概率为0.3，成功次数为5的情况下，需要进行多少次试验才能达到10次成功，可以使用以下代码：

p = 0.3;
r = 5;
x = nbininv(10, r, p);

该代码将会得出需要进行19次试验才能达到10次成功的结果。

在实际的数据分析中，逆二项分布函数可以用于预测在给定成功概率和成功次数的情况下，需要多少次试验才能达到指定的成功次数，这对于制定实验计划和预测实验结果具有重要的意义。

总之，通过Matlab的逆二项分布函数，我们可以方便地计算在指定条件下所需的试验次数，帮助我们进行数据分析和实验规划。

matlab 二项分布累计函数

在MATLAB中，可以使用`binocdf`函数来计算二项分布的累计函数。`binocdf`函数的语法如下：

p = binocdf(x,n,p)

其中，`x`表示要计算累计函数的值，`n`表示二项分布的总试验次数，`p`表示每次试验成功的概率。函数将返回累计函数的值 `p`。需要注意的是，`x`可以是一个数字或一个数组。

下面是一个示例：

n = 10; % 总试验次数
p = 0.5; % 每次试验成功的概率
x = 0:10; % 要计算累计函数的值
p_values = binocdf(x,n,p); % 计算二项分布累计函数

在这个示例中，`x`取值从0到10，然后使用`binocdf`函数计算了对应的累计函数值。结果存储在变量`p_values`中。