[리포트]확률 및 랜덤변수 REPORT#2

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확률및 랜덤변수의 이해

목차

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본문내용

◎ uniform, exponential, Gaussian 분포에 대하여 pdf, CDF를 출력하라.
① X~uniform(x) CDF

clear all;
x = 0:0.0001:10;
a = 0;
b = 10;
Fx = uniformcdf(a,b,x);
cdfplot(x,Fx,`x`,`Fx`)

Fx(x) 가 x<=a 일 때 0, ab 일 때 1값을 갖는 uniform CDF 분포를 따라 같은 양이 일정하게 증가하는 일직선 형태의 그래프가 나타났다.

X~unform(x) pdf

clear all;
x = 0:0.0001:10;
a = 0;
b = 10;
fx = uniformpdf(a,b,x);
plot(x, fx);
xlabel(`x`);
ylabel(`fx`);

fx(x)가 a<=x

② X~exponential(λ) CDF

clear all;
x = 0:0.0001:10;
lamda = 1/4;
Fx = exponentialcdf(lamda,x);
cdfplot(x,Fx,`x`,`Fx`)

X~exponential(λ) pdf

clear all;
x = 0:0.0001:10;
lamda = 1/4;
fx = exponentialpdf(lamda,x);
plot(x, fx);
xlabel(`x`);
ylabel(`fx`);

FT(t)가 t>=0일 때 1-exp[-t/3], 그 외에는 0값을 갖는 exponential CDF의 그래프와 fx(x)가 x>=0일 때 λexp[-λx], 그 외에는 0값을 갖는 exponential pdf의 그래프는 상하 대칭인 모양의 그래프가 나타났다. 하지만 pdf에서 x=0일 때부터 값을 갖기 시작하는데 CDF에서는 0일 때 값을 갖지 않는다. 그 이유는 알 수 없었다.

참고 자료

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