matlab求方差（密度函数已知，怎么用matlab求其数学期望和方差）
本文目录
- 密度函数已知，怎么用matlab求其数学期望和方差
- 用matlab的var函数求方差
- matlab求矩阵方差
- 用matlab算最小方差
- matlab怎么求矩阵所有元素的期望和方差谢谢！！！
- matlab高手进！求程序在循环中求方差
- matlab用var函数算出的方差和标准差求解释~！！~！~！
密度函数已知，怎么用matlab求其数学期望和方差
因为你的是密度函数，所以不会是离散型随机变量，如果你有概率密度函数的表达式的话，可以通过积分求得期望和方差，程序如下：sym x; %定义符号变量p=f(x); %f(x)为密度函数的表达式;m=int(x*p,x,0,inf); %求期望s=simple(int((x-m)^2*p,x,0,inf)); %求方差最终得到的结果是一个关于X的表达式
用matlab的var函数求方差
什么是方差和标准差？ 方差(variance) 和标准差(standard variance)方差：表示一组离散数据偏离平均值的程度。 公式： 方差公式 方差的算术平方根称为该随机变量的 标准差 。 在Matlab中， 方差 用 var函数 求， 标准差 用 std函数 来求。以下转自： Matlab方差用std 或var 求出的结果和公式算出来的不一样 – MATLAB中文论坛 和 MATLAB求方差函数 var – MATLAB中文论坛 请问如何用matlab求一组数据的均方误差，方差，用std 或var 求出的结果和公式算出来的不一样？ 最近做的东西要对两个样本的可区分度进行度量。懒得去用那些复杂的东西，自己就想用两样本的均值差除以两样本的方差的和。查了下 MATLAB中var是用来计算样本方差的。 但是发现好像有些错误 比如，输入样本a=；如果按照方差求解方法，a的方差应该是（1+0+1）/3=0.666666……才对。使用var（a），结果MATLAB输出的结果却是1。Why?答案：1.出现此种情况的原因 ： 方差的公式是：实际值与期望值之差的平方和再除以N。 这个公式是针对度量总体（population）的，而matlab的函数var和std认为操作数是度量总体的一个样本（sample），所以使用的公式为实际值与期望值之差的平方和再除以（N-1）而不是N。 具体使用哪个定义，应该具体问题具体分析了。2. 解决方法 ： 》》 var(a,1) %除数为N ans =0.6667 》》 var(a,0)%除数为N-1，该式等价于var(a)，二者都是除以N-1 ans=1
matlab求矩阵方差
没有。但是告诉你两个函数，你找找思路，自己写一个吧。一个是medfilt2，这个函数的功能就是周围一块的元素取个中止。另一个是std2，这个函数就是求一个矩阵的方差。
用matlab算最小方差
a = min(x);%a即为最小方差plot(x);hold onplot(a,’ro’);
matlab怎么求矩阵所有元素的期望和方差谢谢！！！
标准差s = std(X(1:end),flag) flag=0,采用1/(N-1)的系数,flag=1,采用1/(N)的系数
matlab高手进！求程序在循环中求方差
前面就增加两行：i=1; while(marks》=0 &marks《=100) x(i)=marks; i=i+1; %保存每个分数 ……在disp前面输入：aver=sum/people; %平均分var=0； %方差for j=1:len(x) var=var+(x(i)-aver)^2;end后面加上disp var（方差）
matlab用var函数算出的方差和标准差求解释~！！~！~！
这个你具体打开help，分别搜var和std函数就行了，help里边说的很明白很详细，一看就懂。我这里稍微做一下解释：v1=var(x) V = var(X) returns the variance of X for vectors.v2=var(x,0)var(X,0) is equivalent to var(X).v3=var(x,1)V = var(X,1) normalizes by N and produces the second moment of the sample about its mean. v4=var(x,w)V = var(X,w) computes the variance using the weight vector w.v5=var(x,1,1)V = var(X,w,dim) takes the variance along the dimension dim of X.s1=std(x)s = std(X), where X is a vector, returns the standard deviation using (1) above. （std可以使用不同的式子求，求出来不等价，看具体情况选择，这里的(1)是help里边的一个公式）s2=std(x,1)s = std(X,flag) for flag = 0, is the same as std(X). For flag = 1, std(X,1) returns the standard deviation using (2) above, producing the second moment of the set of values about their mean.s3=std(x,w)s = std(X,flag,dim) computes the standard deviations along the dimension of X specified by scalar dim. Set flag to 0 to normalize Y by n-1; set flag to 1 to normalize by n.这里只是大体粘贴了一下，公式在help里边也有，你还是自己help一下哈~
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