已知总实验次数、成功样本数、每次实验成功概率、求概率密度，MATLAB实现

在MATLAB中，如果你想要计算给定总实验次数、成功样本数以及每次实验的成功概率的二项分布概率密度函数，你可以使用`binopdf`函数。该函数用于计算二项分布的概率密度值。

假设我们有以下变量：
- `n`: 总实验次数
- `k`: 成功样本数
- `p`: 每次实验的成功概率

概率密度函数的计算公式为：
\[ f(k; n, p) = \frac{n!}{k!(n-k)!} p^k (1-p)^{n-k} \]

在MATLAB中，具体的实现步骤如下：

% 定义变量
n = total_experiments;
k = successes;
p = success_probability;

% 计算概率密度
pdf_value = binopdf(k, n, p);

% 输出结果
disp(['Probability density at k=' num2str(k) ' with n=' num2str(n) ', p=' num2str(p) ' is ' num2str(pdf_value)]);

如果你需要整个概率密度曲线，可以创建一个范围的k值，并对每个值计算概率密度：

% 创建k值范围
ks = 0:n;

% 计算所有k值的概率密度
densities = binopdf(ks, n, p);

% 绘制概率密度图
histogram(ks, 'Normalization', 'pdf');
hold on
plot(ks, densities, '-o', 'LineWidth', 2);
xlabel('Number of Successes (k)');
ylabel('Probability Density');
title(sprintf('Binomial Distribution: n=%d, p=%.2f', n, p));
legend('PDF');