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[아주대]확률및랜덤변수 프로젝트1

페이지 정보

작성일 21-10-09 21:18

본문




Download : 확랜MATLAB1.zip





(c) Compare the two figures and discuss the central limit theorem.
자료의 구성:

설명
3. The De Moivre-Laplace theorem is an approximation of the binomial distribution to a normal distribution, i.e.,


1. Simulate the experiment of a coin toss with P(head) = p as follows:


[아주대]확률및랜덤변수 프로젝트1

2. m 파일 (3 file )
직접 작성하였고 만점을 받았습니다.

(e) Compare the exact PMFs of (a)-(d) with their estimates 1.(a)-1.(d).

아래 문제에 해당하는

Here, q=1-p.
2. Plot the following PMF of the binomial random variable X using MATLAB:

====================================해 당 문 제=====================================
다.)



해당 data(자료)를 무단으로 배포할 시 법적 책임을 받을 수 있음을 경고합니다. 해당 자료를 무단으로 배포할 시 법적 책임을 받을 수 있음을 경고합니다.
(c) Plot the corresponding PMF with N=10 and p=0.3.

(d) Discuss the relationship of the experimental results of problem 1 and the cental limit theorem.
(c) Repeat (a) with p=0.3 and N=10. (※ (a)와 Source가 같으므로 Source는 drop하겠습니다. 직접 작성하였고 만점을 받았습니다. 1. 답안 (8 page)
(b) Repeat (a) with p=0.5 and N=100. (※ (a)와 Source가 같으므로 Source는 drop하겠습니다.)
(d) Plot the corresponding PMF with N=100 and p=0.3.

확랜MATLAB1-4483_01_.gif 확랜MATLAB1-4483_02_.gif 확랜MATLAB1-4483_03_.gif 확랜MATLAB1-4483_04_.gif 확랜MATLAB1-4483_05_.gif

Download : 확랜MATLAB1.zip( 77 )




아주대, 전자공학부, 곽노준, 확률및랜덤변수
아주대학교 전자공학부 곽노준 교수님의 확률및랜덤변수 프로젝트1 입니다.

◾ Use rand() function to generate N random numbers uniformly distributed on [0,1]

(a) Plot the corresponding PMF with N=10 and p=0.5.
(b) Plot the corresponding PMF with N=100 and p=0.5.
(b) Plot the PDF of its corresponding normal distribution N(Np, Npq).


아주대학교 전자Engineering부 곽노준 교수님의 확률및랜덤변수 프로젝트1 입니다.)

순서
◾ Count the number of head out of the above N experiments and regard this as a realization of a random variable X.
◾ Treat the numbers less than p as tail and the other half as head.


=======================================================================================


(a) Set p = 0.5 and N = 10. Repeat the above procedure 10000 times.

레포트 > 공학,기술계열
(a) Plot the PMF of binomial random variable with (N,p) = (200, 0.3).
◾ In this way, you can simulate coin toss experiment N times.

(d) Repeat (a) with p=0.3 and N=100. (※ (a)와 Source가 같으므로 Source는 drop하겠습니다.
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