F值用均值和方差计算

x=-4:0.3:4;y=-4:0.3:4;[X,Y]=meshgrid(x,y);m1=3.2;m2=2.6;n1=0.5;n2=0.6;%%m1和m2为均值,n1和n2为方差r=0.5;%%r是参

用mean(X)命令,当X为向量,返回向量的均值；当X为矩阵,返回矩阵每列元素均值构成的行向量.同理,求方差可用var(X),用法和mean类似.

均值就是所有数的平均数,就是把所有数都加起来再除以个数方差就是把每个数减去它们的平均数再平方,把这些平方加起来再除以个数方差表示统计数据的离散程度

clearall;symsUnXS;n=20;%生成n个随机数r=3;%给定的参数为3temp=0;tem=0;Un=rand(n,1);%共产生n*1个随机数fori=1:1:nX(i)=-log(

均值：各个数相加,除以数字的个数例如：求1,3,6,10,20这5个数的均值,均值=(1+3+6+10+20)÷5=8方差：方差是各个数据与平均数之差的平方和的平均数,即s^2=(1/n)[(x1-x

遍历图片中所有的像素值,并进行处理

%m为均值,s为方差a=2;b=10;n=1000;p=rand(1,n)*(b-a)+a;m=mean(p);%均值s=std(p);%方差xi=linspace(a-.1*a-1,b+.1*b+1

ezplot(@(x)normpdf(x,a,b),[mn])其中a为均值,b为方差,[m,n]为从m到n的正态分布随机数.再问：如果没有告诉区间，只告诉4组样本的容量，分别是10,20,30,50,

先把gamma分布的概率密度函数写一下：f(x)=入*[(入x)^(a-1)]*[e^(-入x)]/g(a)其中：g(a)=∫{0到无穷}[x^(a-1)]*[e^(-x)]dx百度不太好打公式,我用

E(X把)=E(1/n∑Xi)=1/nE(∑Xi)=1/n∑E(Xi)=(1/n)nμ=μD(X把)=D(1/n∑Xi)=1/n²D(∑Xi)=1/n²∑D(Xi)=(1/n

data={1,2,3,4,5,6,1,2,3,4,2,3,4};平均数Mean[data]标准差StandardDeviation[data]方差Variance[data]

若x1,x2,x3.xn的平均数为m则方差s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+.+(xn-m)^2]再问：均值呢再答：DX=npq（其中n为试验次数，p为在一次试验中事件A发生的概率，

mean（）std()用这两个函数

因为t的公式是(u-u0)/sd大部分计量经济里面是测b0到bN是不是significant也就是是不是等于0,所以u0大部分时候为0,但是这道题是让你看样本均值是不是为510.03,所以u0=510

点击“图形——概率分布图”在新弹出的对话框中,选择单一试图,确定分布类型选择正态,输入均值,标准差,然后确定即可.

什么数据都没有的话,根本无法模拟此变量X的分布状况,无法求证此均值和方差符合正态分布有几组数据的话,可以利用chisquaretestz=(数据1-均值)²/数据1+.(数据n-均值)

E(X)=p+1/2*2那么由于p非负,那么P(X=0)=(1/2-p)>=0那么p

帮你写好了.这是画图的效果clearall,closeall,clc;%修改a和b确定随机变量的范围a=-1;b=1;X=(rand(100000,1)*(b-a))+a;%均值和方差m=mean(X

由于是均匀分布,而定义域取值为（-1,3）,故p=1/4,其中p为概率密度函数则有如图所示,其中E（x）是均值,D（x）是方差.这都是概率里的基础知识,公式就是定义,代入即可.

mode-stat-1-输入数据-AC-shift-1-4-σx-^2-=按以上步骤操作.