用MATLAB编写一段求分布函数图像及数学期望的程序
详细过程是，①先求出X、Y的边缘分布密度函数。根据定义，X的边缘分布密度函数fX(x)=∫(0，2)f(x，y)dy=2x。同理，Y的边缘分布密度函数fY(y)=∫(0，1)f(x，y)dx=y/2。②求期望值。
在展开后的matlab图标里，我们找到“histfit”，并点击打开。07 最后，我们需要的正态分布图及柱状分布图即绘制完成。
如该题所示，A1：A10十个数的权值（或函数密度)B1：B10 都为1/10 C1 输入=SUMPRODUCT(A1：A10，B1：B10)，也就是说权重相同的一组数求期望可以用=AVERAGE(A1：A10)。
概率密度f*总数等于拟合的的频数，则拟合的图形，如图所示，拟合图绘制好以后，就是设置横纵坐标轴，如图所示，另外如果想要画频率概率图，方法类似只需要将，频数除以总数得出频率即可，正态分布f(x)就是概率。
xi = linspace(-10，20，201)；F = ksdensity(x，xi，function，cdf)；plot(xi，F)；解释一下变量，x是产生的随机数，共有10000个点，点越多，概率密度函数越接近于理想分布函数。rand是产生[0，1]之间随机数的函数。
数学期望就是求均值。直接求平均就可以啦。在MATLAB里面用mean(x，1)即可实现。
如何用matlab求二项分布参数为n=100,p=0.2的数学期望与方差?
1、因为x服从二项分布b(n，p)，所以e(x)=np，d(x)=npq而方差d(x)=e(x^2)-[e(x)]^2，因为e(x^2)=d(x)+[e(x)]^2=npq+(np)^2=np(q+np)，即due(x^2)=np(np+q)二项分布是重复次独立的伯努利试验。
2、二项式分布的matlab函数为binornd(N，P，m，n)但是我不知道你抽样多少，样本空间多少。也没有办法进行参数估计。
3、关于二项分布的期望和方差分享如下：在n次独立重复的伯努利试验中，设每次试验中事件A发生的概率为p。用X表示n重伯努利试验中事件A发生的次数，则X的可能取值为0，1，…，n，且对每一个k（0≤k≤n）。
4、分布的期望和方差是：期望p方差p（1-p），二项分布期望np，方差np（1-p）。一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。
5、解：∵X~B(N，p)，∴E(X)=NP，D(X)=Np(1-p)。由样本Xi(i=1，2，……，n)的数据，有样本均值x=(1/n)∑xi，样本方差B2=(1/n)∑(xi-x)。
6、分布的期望和方差是：期望p方差p（1-p），二项分布期望np，方差np（1-p）。
求解二项分布期望?
二项式分布的期望公式是E=np。即二项分布的期望等于试验次数乘以每次试验中事件发生的概率。
分布的期望和方差是：期望p方差p（1-p），二项分布期望np，方差np（1-p）。
二项分布X~B(n，p)，期望值E(X)=np，意义表示随机变量X的平均值，或平均水平。n表示n次试验，p表示单次试验的成功概率。二项分布就是重复n次独立的伯努利试验。
二项分布期望公式是E(r)=np。在概率论和统计学中，二项分布是n个独立的成功/失败试验中成功的次数的离散概率分布，其中每次试验的成功概率为p。这样的单次成功/失败试验又称为伯努利试验。
怎样利用matlab计算边缘分布密度函数的期望?
1、详细过程是，①先求出X、Y的边缘分布密度函数。根据定义，X的边缘分布密度函数fX(x)=∫(0，2)f(x，y)dy=2x。同理，Y的边缘分布密度函数fY(y)=∫(0，1)f(x，y)dx=y/2。②求期望值。
2、如该题所示，A1：A10十个数的权值（或函数密度)B1：B10 都为1/10 C1 输入=SUMPRODUCT(A1：A10，B1：B10)，也就是说权重相同的一组数求期望可以用=AVERAGE(A1：A10)。
3、其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。
4、计算样本向量x的概率密度估计，返回在xi点的概率密度f，此时我们使用plot(xi，f)就可以绘制出概率密度曲线。
5、边缘分布是在另一个变量在其积分区域的积分。比如fX(x)，他是在y的积分区域对y进行的积分。
6、你好！可以如图套用随机变量函数的期望公式直接计算。经济数学团队帮你解请及时采纳。
到此，以上就是小编对于matlab数学期望怎么求的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
