matlab中怎样求随机数的和、均方差、均值、平方

Posted 2023-04-15

怎样求随机数的和、均方差、均值、平方
还有这个随机数一定要是n x n吗？

命令 求样本方差
函数 var
格式 D=var(X) %var(X)= ,若X为向量，则返回向量的样本方差。
D=var(A) %A为矩阵，则D为A的列向量的样本方差构成的行向量。
D=var(X, 1) %返回向量（矩阵）X的简单方差（即置前因子为 的方差）
D=var(X, w) %返回向量（矩阵）X的以w为权重的方差
试看看这个
-------------------------------------------------------------------------------
均值
例如：

>> X=1:10

X =

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10

>> mean(X)

ans =

5.5000

>> var(X)

ans =

9.1667
-------------------------------------------------------------------
平方
function cholesky(A,b,n)
s=0;
p=0;
for j=1:n
s=0;
p=0;
if j==1
l(j,j)=A(j,j)^(1/2);
for q=(j+1):n
l(q,j)=A(q,j)/l(j,j);
end
else
for k=1:(j-1)
s=s+l(j,k).^2;
end
l(j,j)=(A(j,j)-s)^(1/2);
for q=(j+1):n
for k=1:(j-1)
p=p+l(q,k)*l(j,k);
end
l(q,j)=(A(q,j)-p)/l(j,j);
end
end
end

for i=1:n
s=0;
if i==1
y(i)=b(i)/l(i,i);
else
for k=1:(i-1)
s=s+l(i,k)*y(k);
end
y(i)=(b(i)-s)/l(i,i);
end
end
l=l\';
for i=n:-1:1
s=0;
if i==n
x(i)=y(i)/l(i,i);
else
for k=(i+1):n
s=s+l(i,k)*x(k);
end
x(i)=(y(i)-s)/l(i,i);
end
end
y
x

-----------------------------------------------------------------------------
求随机数的和
蒙特卡罗模拟
就是随机数相关的东西，你只要知道随机数是怎么得到。其它的事就要好办了。

rand(m,n)产生m*n均匀随机数。

ex:
用概率方法求pi

N=100000;
x=rand(N,1);
y=rand(N,1);
count=0;
for i=1:N
if (x(i)^2+y(i)^2<=1)
count=count+1;
end
end
PI=4*count/N 参考技术A 随机数是rand 最少一个参数 rand(n) 生成n阶方阵 rand(m,n)生成m*n矩阵
明白就简单啦
A=rand(m,n)%定义
B=sum(A);C=sum(B)%C为所有元素和 也可以C=sum(A(:))
均方差、均值、平方都有命令直接用就可以的

系统集成项目管理： 三点估算法估算工期和方差的计算公式和习题

标准差和方差

参考：标准差和方差

方差

它是用来衡量离散程度。
概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。
统计中的方差（样本方差）是各个数据分别与其平均数之差的平方的和的平均数。

按照以下的步骤来计算方差：

1、求数值的 平均
2、从每一个数值减去平均，然后求差的平方。
3、求结果的平均。

标准差 ： 标准差是方差的平方根

一、 活动持续时间（工期Te）=（悲观Tp+乐观To+最可能时间Tm*4）/6

公式: Te=(To+4Tm+Tp)/6

参数说明：

• Te：预期活动持续时间；
• To：最乐观时间，为基于活动的最好情况，所得到的活动持续时间；Optimistic time
• Tm：最有可能时间，为基于活动最有可能活动持续时间；Most likely time
• Tp：最悲观时间，为基于活动的最差情况，所得到的活动持续时间；Pessimistic time;

二、标准差=（悲观Tp – 乐观To）/6

对于正态分布：

期望值两边1个标准差的范围内，曲线下面积约占总面积的68.26%；

2个标准差范围内，曲线下面积约占总面积的95.44%；

3个标准差的范围内，曲线下面积约占总面积的99.72%。

因此我们可以知道：项目在期望工期完成的概率是50%，

(可能值+1个标准差)时间内完成的概率是(50%+(68.26%/2))=84.13%；

在(可能值+2个标准差)时间内完成的概率是(50%+(95.44%/2))=97.72%；

在(可能值+3个标准差)时间内完成的概率是(50%+(99.72%/2))=99.86%。

三、方差=标准差的平方

三点估算法把非肯定型问题转化为肯定型问题来计算，用概率论的观点分析，其偏差仍不可避免，但趋向总是有明显的参考价值，当然，这并不排斥每个估计都尽可能做到可能精确的程度。

四、习题

根据正态统计分布图，预期活动持续时间(Te)表示50%概率的可能性在该工期完成。工期落在预期活动持续时间1个标准差的范围之间的概率是68.26%，落在2个标准差的范围之间的概率是95.46%，在3个标准差的范围之间的概率是99.73%。

例1：公司的某项目即将开始，项目经理估计该项目10天即可完成，如果出现问题耽搁了也不会超过20天完成，最快6天即可完成。根据项目历时估计中的三点估算法，你认为该项目的历时为 (37)该项目历时的估算标准差为(38) 。

(37)A．10天 B．11天 C．12天 D．13天

(38)A．2.1天 B．2.2天 C．2.3天 D．2.4天

解答: (37)B

T=(6+4x10+20)/6=11

(38)C

σ=(20-6)/6=2.3

例2：A任务持续时间悲观估计为36天，最大可能估计为21天，乐观估计为6天。那么A行为在16到26天之间完成的概率有多大？

A.55.70% B.68.26%(σ) C.95.46%(2σ) D.99.73%(3σ)

解答：

(1)求出σ ： σ = (36-6)/ 6 = 5

(2) 由 σ可知 21+5=26 21-5=16， 因此16—26天落在1 σ分布内。

(3) 由1 σ的概率P为68.26可得答案为 B. 68.26%

注意：必须记住三个数字是 1σ= 68.3% ,2σ = 95.5% , 3σ = 99.7%

例三：时间估算：三点估算

1）估计值=(乐观+4可能+悲观）/6。

2）标准差SD=（悲观-乐观）/6

3）正太分布：1SD=68%，2SD=95%，3SD=99.7%。

4）指定时间的完工概率：估计工期完工概率+正太分布概率/2。1SD=84.13%，2SD=97.72%，3SD=99.99%。

5）实例

项目A的乐观完工时间为9天，可能时间为12天，悲观时间为15天，求期望工期和97.5%的概率。

期望工期=（9+12*4+15）/6=12

标准差SD=（15-9）/6=1。

完工概率达到97.5%需要2SD才能保证，工期为：期望值+2SD=12+2*1=14天。