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        Maple軟件在概率統(tǒng)計中的應(yīng)用

        2021-01-30 05:29:50林挺
        電子技術(shù)與軟件工程 2020年22期
        關(guān)鍵詞:程序代碼冒號數(shù)理統(tǒng)計

        林挺

        (福建廣播電視大學(xué)南平分校 福建省南平市 353000)

        概率論與數(shù)理統(tǒng)計是研究隨機(jī)現(xiàn)象及其統(tǒng)計規(guī)律的一門學(xué)科,它從定量的角度來研究與揭示現(xiàn)實世界中不確定現(xiàn)象(隨機(jī)現(xiàn)象)的統(tǒng)計規(guī)律性。概率論是從數(shù)量側(cè)面研究隨機(jī)現(xiàn)象的規(guī)律性,數(shù)理統(tǒng)計則是以概率論為主要數(shù)學(xué)工具,研究怎樣用有效的方法去收集和使用受隨機(jī)性影響的數(shù)據(jù),并對所研究的問題作出推斷和預(yù)測,直至為決策和行動提供依據(jù)和建議。Maple 軟件是由加拿大Waterloo 大學(xué)開發(fā)的數(shù)學(xué)軟件,具有強(qiáng)大的符號運(yùn)算、數(shù)值計算、圖形繪制功能。與其他流行的數(shù)學(xué)軟件相比,Maple 的優(yōu)勢在于它具有強(qiáng)大的符號計算能力,而且它能夠逐步演示理論推導(dǎo)和計算過程。研究的總體思路,隨機(jī)變量概率、分布密度、隨機(jī)變量數(shù)字特征是概率統(tǒng)計中的重要的知識點與難點,在概率統(tǒng)計教學(xué)中,常常會遇到一些概率統(tǒng)計的求解過程是怎樣的、結(jié)果對不對、解題速度快不快等問題,現(xiàn)借助Maple 強(qiáng)大的計算功能,使用相應(yīng)函數(shù)工具,能夠較輕松、快速、正確、直觀地解決傳統(tǒng)教科書上一些概率統(tǒng)計問題。

        1 概率統(tǒng)計實例

        例1[1P38]:(離散型隨機(jī)變量的概率)已知100個球中有5個白球,現(xiàn)從中有放回地抽取3 次,每次任意抽取1 個,求在抽取的3 次中恰有2 個白球的概率。

        解:打開Maple18,分別輸入程序代碼:restart:(要加冒號)回車;binomial(3,2)*(0.05)^2*(1-0.05)^(3-2)(不能加冒號)回車后得0.007125

        例2:(連續(xù)型隨機(jī)變量的概率)已知X ~ N(8,0.5^2),求P{7.5 ≤X ≤10}[1P56]

        解:依題意得,P{7.5 ≤X ≤10}=Φ(4)- Φ(-1);打開Maple18,分別輸入程序代碼:restart:回車;with(Statistics):回車;X:=RandomV ariable(Normal(0,1)):回車;CDF(X,4,numeric)- CDF(X,-1,numeric)回車后得0.841313074826710

        例3:二項分布[2P32],如.X ~ B(50,0.6)的分布密度的圖象。

        解:打開Maple18,分別輸入程序代碼:restart:回車;with(plots):回車;with(combinat):回車;with(Statistics):回車;X:=RandomVariable(Binomial(50,0.6)):回車; plots[display](DensityPlot(X))# DensityPlot密度圖;回車后得圖象如圖1所示。

        例4:正態(tài)分布[1P55],如.X ~ N(0,1)的分布密度]的圖象。

        解:打開Maple18,分別輸入程序代碼:restart:回車;with(Statistics):回 車;X:=RandomVariable(Normal(0,1)):回車;PDF(X,x):回車;plot(PDF(X,x),x=-3.5..3.5)(不能加冒號)回車后得圖象如圖2所示。

        例5:x^2 分布[1P148],如.X ^2~x^2(3).X ^2~x^2(5).X^2~x^2(9)的分布密度的圖象。

        解:打開Maple18,分別輸入程序代碼:restart:回車 ;with(Statistics):回 車 ;X:=RandomVariable(ChiSqua re(3)):回 車;PDF(X,x):回 車;a1:=plot(PDF(X,x),x=0..20):回車; X:=RandomVariable(ChiSquare(5)):回 車;PDF(X,x):回車;a2:=plot(PDF(X,x),x=0..20):回 車; X:=RandomVariable(ChiS quare(9)):回 車;PDF(X,x):回 車;a3:=plot(PDF(X,x),x=0..20):回車;plots[display](a1,a2,a3)回車后圖象如圖3所示。

        圖1

        圖2

        例6:二維正態(tài)分布[1P77],如.(x,y)~ N(0,0,1^2,1^2,0)的分布密度的圖象。

        解:打開Maple18,分別輸入程序代碼:restart:回車;with(plots):回車;plots[display](plot3d(exp(-(x^2+y^2)/2)/2Pi,x=-5..5, y=-5..5))回車后得圖象如圖4所示,通過旋轉(zhuǎn)可以多角度觀察圖象[3],如圖5。

        例7[1P122]:(隨機(jī)變量數(shù)字特征,期望、方差、協(xié)方差、相關(guān)系數(shù))已知隨機(jī)變量(X,Y)具有概率密度

        圖3

        圖4

        圖5

        解、打開Maple18,分別輸入程序代碼:(實際上是求二重積分)restart:回車;with(Student[MultivariateCalculus]):回車;EX:=MultiInt(x*(x+y)/8,x=0..2,y=0..2,output=steps)回車得7/6 即為E(X),并且逐步演示[4]計算過程如圖6; EY:=MultiInt(y*(x+y)/8,x=0..2,y=0..2)回車得7/6 即為E(Y);EXY:=MultiInt(x*y*(x+y)/8,x=0..2,y=0..2)回車得4/3 即為E(XY);covXY:=EXY-EX*EY 回車得-1/36即為cov(X,Y);EX2:=MultiInt((x^2)*(x+y)/8,x=0..2,y=0..2)回車;EY2:=MultiInt((y^2)*(x+y)/8,x=0..2,y=0..2)回車 ; DX:=EX2-EX^2 回車;DY:=EY2-EY^2 回車;pXY:=(EXY-EX*EY)/sqrt(DX*DY)回車得-1/11即為ρ(XY);D=DX+DY+2*covXY回車得D=5/9,如圖6所示。

        圖6

        2 結(jié)語

        通過Maple在概率統(tǒng)計中數(shù)值計算[5]與繪圖的探索研究與實踐,有利于提高實際應(yīng)用能力及綜合素質(zhì)。長期以來“概率論與數(shù)理統(tǒng)計”課程采用板書式的教學(xué)方法,求取概率分布傳統(tǒng)的方法經(jīng)常用查詢表格的方式來解決,課程教學(xué)還是陳舊的教學(xué)方法及學(xué)習(xí)方法,教學(xué)手段非常落后,函數(shù)圖象曲線曲面的形成過程,是通過傳統(tǒng)的教師講授、靜態(tài)圖示呈現(xiàn)出來,效果差。實踐證明,數(shù)學(xué)教學(xué)中多輔以一些數(shù)學(xué)軟件,借助多媒體技術(shù)實現(xiàn)抽象數(shù)學(xué)概念和理論的直觀可視化,數(shù)學(xué)軟件可以提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣,并加深學(xué)生對教學(xué)內(nèi)容的理解,提高學(xué)生熟練運(yùn)用計算機(jī)軟件的能力。數(shù)學(xué)軟件與概論統(tǒng)計課程的深度融合,改變了傳統(tǒng)的粉筆加黑板的課堂教學(xué)模式,利用數(shù)學(xué)軟件的繪圖功能繪制復(fù)雜函數(shù)的圖像,使課程更為直觀形象,幫助學(xué)生深入理解基本知識,提高教學(xué)質(zhì)量。

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