由于 MATLAB面向矩阵,所以它很容易对数据集合进行统计分析。按规定,数据集存 储在面向列的矩阵里。也就是,一个矩阵的每一列代表不同的被测变量,每一行代表各个样 本或观察值。例如,让我们假定,一个月31天的三城市每日高温(单位为C)被记录,并赋 给脚本M文件中 temps的变量,在精通 MATLAB工具箱里取名为 mmtemp运行M文 件,把变量 temps放在 MATLAB工作空间里

3.3随机变量的独立性 将事件独立性推广到r.v. 两个rv的相互独立性 定义设(X,Y)为二维r.v.若对任何实数x,y都有则称r.v.X和Y相互独立

目录 一 函数概述 二 函数定义的一般形式 三 函数的调用、参数和返回值 四 局部变量和全局变量 五 变量的存储类型 六 内部函数和外部函数

§10.1 结构体及其类型定义 §10.2 定义结构体变量 §10.3 结构体类型变量的引用 §10.4 结构体变量的初始化 §10.5 结构体数组 §10.6 结构指针 §10.7 共用体类型数据 §10.8 链表

第二节离散型随机变量及其概率分布

6.1内存变量数组和屏幕型内存变量 6.2有关变量的操作 6.3文件操作命令 6.4几个通用命令

3.3随机变量的独立性 将事件独立性推广到r.v. 两个rv的相互独立性 定义设(X,Y)为二维r.v.若对任何 实数x,y都有 则称r.v.X和Y相互独立

接下来,我们探讨另外一类可用初等解法求解的方 程类型.为此,将一阶正规形微分方程=f(x)改写成 dr f(x,y)dx-dy=0,或更一般地,M(xy)dx+n(xy)dy=0的 形式由前面的例子可以看到,把微分方程写成这种形 式的优点在于:既可以把y看成未知函数,x看成自变量 也可以把x看成未知函数,y看成自变量.即变量x与变 量y在方程中的地位是对称的,因此也常称形式为 M(xy)dx+nxydy=0的方程为对称形式的微分方程

调查所得的原始资料经过审核整理与汇 总后还需要进行系统的统计分析才能解释除 掉查资料所包含的众多信息,才能得出调查的 结论因而统计分析是现代社会调查方法中十 分重要的一部分. 统计分析方法的内容可以根据变量的多 少划分为单变量分析双变量分析和多变量分 析前两者可称为初等统计后者可称为高等统 计我们只对初等统计进行简单的介绍

第五节随机变量的相互独立性 设,n为随机变量,如果它们满足下列条件:对于实轴上任意两个集合S1,S2,如果事件{5eS1},{nS2}相互独立,那末,称n相互独立.直观地说,,η相互独立就是它们取值时互不牵连