Matlab中poisscdf()是什么函数

（2）Poisson分布的累积概率值

命令：poisscdf

格式：poisscdf (k, Lambda)

8222 Poisson分布

在二项分布中，当n的值很大，p的值很小，而np又较适中时，用Poisson分布来近似二项分布较好（一般要求= np<10）。

1 n次独立重复试验中，事件A恰好发生k次的概率P_k。

命令：pdf

或 poisspdf

格式：pdf (‘poiss’, k, Lambda)

或 poisspdf (k, Lambda)

说明：在Matlab中，poiss表示Poisson分布。该命令返回事件恰好发生k次的概率。

2 n次独立重复试验中，事件A至少发生k次的概率P

（1）累积概率值

命令：cdf

或 poisscdf

格式：cdf (‘poiss’, k, Lambda)

或 poisscdf (k, Lambda)

说明：该函数返回随机变量X≤k的概率之和，Lambda = np

（2）A至少发生k次的概率P_k

P_k = 1- cdf (‘poiss’, k-1, Lambda) 或 P_k = 1- poisscdf (k-1, Lambda)

例8-2 自1875年到1955年中的某63年间，某城市夏季（5—9月间）共发生暴雨180次，试求在一个夏季中发生k次（k = 0, 1, 2, …, 8）暴雨的概率P k（设每次暴雨以1天计算）。

解：一年夏天共有天数为

n = 31+30+31+31+30 = 153

故可知夏天每天发生暴雨的概率约为，很小，n = 153较大，可用Poisson分布近似= np = 。

在Matlab编辑器中编写M文件：LX0802m

p=input('input p=')

n=input('input n=')

lambda=np

for k=1:9 %循环变量的最小取值是从k = 1开始。

p_k(k)=poisspdf(k-1,lambda);

end

p_k

在Matlab的命令窗口键入LX0802，回车后按提示输入p和n的值，显示如下：

input p=180/(63153)

p =

00187

input n=153

n =

153

lamda =

28571

p_k =

Columns 1 through 7

00574 01641 02344 02233 01595 00911 00434

Columns 8 through 9

00177 00063

注意：在Matlab中，p_k (0)被认为非法，因此应避免。

例8-3 某市公安局在长度为t的时间间隔内收到的呼叫次数服从参数为t/2的Poisson分布，且与时间间隔的起点无关（时间以小时计）。

求：（1）在某一天中午12时至下午3时没有收到呼叫的概率；

（2）某一天中午12时至下午5时至少收到1次呼叫的概率。

解：在此题中，Lamda = t/2

设呼叫次数X为随机变量，则该问题转化为：

（1）求P{X = 0}；

（2）求1-P{X≤0}。

解法一：在Matlab命令窗口键入：

>> poisscdf (0,15) %X = 0表示0次呼叫，Lambda = t/2 = 15

ans =

02231

即（1）中没有收到呼叫的概率为02231。

>> 1-poisscdf (0,25)

ans =

09179

即（2）中至少收到1次呼叫的概率为09179。

解法二：

由于呼叫次数X≤0就是呼叫0次，即X = 0。因此，此题也可用poisspdf求解。即：

poisspdf (0, 15)和1-poisspdf (0, 25)。

步骤如下：

一、第一步打开matlab命令行窗口，输入help

rand，按回车键，可以看到关于rand()函数的用法介绍，生成随机数的函数，如下图所示：

二、第二步我们输入round(rand(1,5)10)，按回车键就生成了5个0-10的随机整数，如下图所示：

三、第三步输入round(rand(1,5)3)，按回车键就生成了5个0-3的随机整数，如果不想生成整数，可以去掉round函数，需要注意的是使用rand函数生成随机数会有重复数，如下图所示：

扩展资料：

随机数是专门的随机试验的结果。

在统计学的不同技术中需要使用随机数，比如在从统计总体中抽取有代表性的样本的时候，或者在将实验动物分配到不同的试验组的过程中，或者在进行蒙特卡罗模拟法计算的时候等等。

产生随机数有多种不同的方法。这些方法被称为随机数生成器。随机数最重要的特性是它在产生时后面的那个数与前面的那个数毫无关系。

参考资料：

随机数

46统计作图461正整数的频率表命令正整数的频率表函数tabulate格式table=tabulate(X)%X为正整数构成的向量，返回3列：第1列中包含X的值第2列为这些值的个数，第3列为这些值的频率。例4-49>>A=[1225638]A=1225638>>tabulate(A)ValueCountPercent111429%222857%311429%40000%511429%611429%70000%811429%462经验累积分布函数图形函数cdfplot格式cdfplot(X)%作样本X（向量）的累积分布函数图形h=cdfplot(X)%h表示曲线的环柄[h,stats]=cdfplot(X)%stats表示样本的一些特征例4-50>>X=normrnd(0,1,50,1);>>[h,stats]=cdfplot(X)h=30013stats=min:-18740%样本最小值max:16924%最大值mean:00565%平均值median:01032%中间值std:07559%样本标准差图4-10463最小二乘拟合直线函数lsline格式lsline%最小二乘拟合直线h=lsline%h为直线的句柄例4-51>>X=[2345681112313816188199]';>>plot(X,'+')>>lsline464绘制正态分布概率图形函数normplot格式normplot(X)%若X为向量，则显示正态分布概率图形，若X为矩阵，则显示每一列的正态分布概率图形。h=normplot(X)%返回绘图直线的句柄说明样本数据在图中用“+”显示；如果数据来自正态分布，则图形显示为直线，而其它分布可能在图中产生弯曲。例4-53>>X=normrnd(0,1,50,1);>>normplot(X)图4-12465绘制威布尔(Weibull)概率图形函数weibplot格式weibplot(X)%若X为向量，则显示威布尔(Weibull)概率图形，若X为矩阵，则显示每一列的威布尔概率图形。h=weibplot(X)%返回绘图直线的柄说明绘制威布尔(Weibull)概率图形的目的是用图解法估计来自威布尔分布的数据X，如果X是威布尔分布数据，其图形是直线的，否则图形中可能产生弯曲。例4-54>>r=weibrnd(12,15,50,1);>>weibplot(r)图4-13466样本数据的盒图函数boxplot格式boxplot(X)%产生矩阵X的每一列的盒图和“须”图，“须”是从盒的尾部延伸出来，并表示盒外数据长度的线，如果“须”的外面没有数据，则在“须”的底部有一个点。boxplot(X,notch)%当notch=1时，产生一凹盒图，notch=0时产生一矩箱图。boxplot(X,notch,'sym')%sym表示图形符号，默认值为“+”。boxplot(X,notch,'sym',vert)%当vert=0时，生成水平盒图，vert=1时，生成竖直盒图（默认值vert=1）。boxplot(X,notch,'sym',vert,whis)%whis定义“须”图的长度，默认值为15，若whis=0则boxplot函数通过绘制sym符号图来显示盒外的所有数据值。例4-55>>x1=normrnd(5,1,100,1);>>x2=normrnd(6,1,100,1);>>x=[x1x2];>>boxplot(x,1,'g+',1,0)图4-14467给当前图形加一条参考线函数refline格式refline(slope,intercept)%slope表示直线斜率，intercept表示截距refline(slope)slope=[ab]，图中加一条直线：y=b+ax。例4-56>>y=[3226313424293033322126]';>>plot(y,'+')>>refline(0,3)图4-15468在当前图形中加入一条多项式曲线函数refcurve格式h=refcurve(p)%在图中加入一条多项式曲线，h为曲线的环柄，p为多项式系数向量，p=[p1,p2,p3,…,pn]，其中p1为最高幂项系数。例4-57火箭的高度与时间图形，加入一条理论高度曲线，火箭初速为100m/秒。>>h=[85162230289339381413437452458456440400356];>>plot(h,'+')>>refcurve([-491000])图4-16469样本的概率图形函数capaplot格式p=capaplot(data,specs)�ta为所给样本数据，specs指定范围，p表示在指定范围内的概率。说明该函数返回来自于估计分布的随机变量落在指定范围内的概率例4-58>>data=normrnd(0,1,30,1);>>p=capaplot(data,[-2,2])p=09199图4-174610附加有正态密度曲线的直方图函数histfit格式histfit(data)�ta为向量，返回直方图和正态曲线。histfit(data,nbins)%nbins指定bar的个数，缺省时为data中数据个数的平方根。例4-59>>r=normrnd(10,1,100,1);>>histfit(r)4611在指定的界线之间画正态密度曲线函数normspec格式p=normspec(specs,mu,sigma)%specs指定界线，mu,sigma为正态分布的参数p为样本落在上、下界之间的概率。例4-60>>normspec([10Inf],115,125)图4-1947参数估计471常见分布的参数估计命令β分布的参数a和b的最大似然估计值和置信区间函数betafit格式PHAT=betafit(X)[PHAT,PCI]=betafit(X,ALPHA)说明PHAT为样本X的β分布的参数a和b的估计量PCI为样本X的β分布参数a和b的置信区间，是一个2×2矩阵，其第1例为参数a的置信下界和上界，第2例为b的置信下界和上界，ALPHA为显著水平，（1-α）×100%为置信度。例4-61随机产生100个β分布数据，相应的分布参数真值为4和3。则4和3的最大似然估计值和置信度为99%的置信区间为：解：>>X=betarnd(4,3,100,1);%产生100个β分布的随机数>>[PHAT,PCI]=betafit(X,001)%求置信度为99%的置信区间和参数a、b的估计值结果显示PHAT=3901026193PCI=25244174885277634898说明估计值39010的置信区间是[2524452776]，估计值26193的置信区间是[1748834898]。命令正态分布的参数估计函数normfit格式[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(X)[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(X,alpha)说明muhat,sigmahat分别为正态分布的参数μ和σ的估计值，muci,sigmaci分别为置信区间，其置信度为；alpha给出显著水平α，缺省时默认为005，即置信度为95%。例4-62有两组(每组100个元素)正态随机数据，其均值为10，均方差为2，求95%的置信区间和参数估计值。解：>>r=normrnd(10,2,100,2);%产生两列正态随机数据>>[mu,sigma,muci,sigmaci]=normfit(r)则结果为mu=101455100527%各列的均值的估计值sigma=1907221256%各列的均方差的估计值muci=9765296288105258104766sigmaci=16745186632215524693说明muci，sigmaci中各列分别为原随机数据各列估计值的置信区间，置信度为95%。例4-63分别使用金球和铂球测定引力常数（1）用金球测定观察值为：668366816676667866796672（2）用铂球测定观察值为：66616661666766676664设测定值总体为，μ和σ为未知。对(1)、(2)两种情况分别求μ和σ的置信度为09的置信区间。解：建立M文件：LX0833mX=[668366816676667866796672];Y=[66616661666766676664];[mu,sigma,muci,sigmaci]=normfit(X,01)%金球测定的估计[MU,SIGMA,MUCI,SIGMACI]=normfit(Y,01)%铂球测定的估计运行后结果显示如下：mu=66782sigma=00039muci=6675066813sigmaci=0002600081MU=66640SIGMA=00030MUCI=6661166669SIGMACI=0001900071由上可知，金球测定的μ估计值为66782，置信区间为[66750，66813]；σ的估计值为00039，置信区间为[00026，00081]。泊球测定的μ估计值为66640，置信区间为[66611，66669]；σ的估计值为00030，置信区间为[00019，00071]。命令利用mle函数进行参数估计函数mle格式phat=mle%返回用dist指定分布的最大似然估计值[phat,pci]=mle%置信度为95%[phat,pci]=mle%置信度由alpha确定[phat,pci]=mle%仅用于二项分布，pl为试验次数。说明dist为分布函数名，如：beta(分布)、bino（二项分布）等，X为数据样本，alpha为显著水平α，为置信度。例4-64>>X=binornd(20,075)%产生二项分布的随机数X=16>>[p,pci]=mle('bino',X,005,20)%求概率的估计值和置信区间，置信度为95%p=08000pci=0563409427常用分布的参数估计函数表4-7参数估计函数表函数名调用形式函数说明binofitPHAT=binofit(X,N)[PHAT,PCI]=binofit(X,N)[PHAT,PCI]=binofit(X,N,ALPHA)二项分布的概率的最大似然估计置信度为95%的参数估计和置信区间返回水平α的参数估计和置信区间poissfitLambdahat=poissfit(X)[Lambdahat,Lambdaci]=poissfit(X)[Lambdahat,Lambdaci]=poissfit(X,ALPHA)泊松分布的参数的最大似然估计置信度为95%的参数估计和置信区间返回水平α的λ参数和置信区间normfit[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(X)[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(X,ALPHA)正态分布的最大似然估计，置信度为95%返回水平α的期望、方差值和置信区间betafitPHAT=betafit(X)[PHAT,PCI]=betafit(X,ALPHA)返回β分布参数a和b的最大似然估计返回最大似然估计值和水平α的置信区间unifit[ahat,bhat]=unifit(X)[ahat,bhat,ACI,BCI]=unifit(X)[ahat,bhat,ACI,BCI]=unifit(X,ALPHA)均匀分布参数的最大似然估计置信度为95%的参数估计和置信区间返回水平α的参数估计和置信区间expfitmuhat=expfit(X)[muhat,muci]=expfit(X)[muhat,muci]=expfit(X,alpha)指数分布参数的最大似然估计置信度为95%的参数估计和置信区间返回水平α的参数估计和置信区间gamfitphat=gamfit(X)[phat,pci]=gamfit(X)[phat,pci]=gamfit(X,alpha)γ分布参数的最大似然估计置信度为95%的参数估计和置信区间返回最大似然估计值和水平α的置信区间weibfitphat=weibfit(X)[phat,pci]=weibfit(X)[phat,pci]=weibfit(X,alpha)韦伯分布参数的最大似然估计置信度为95%的参数估计和置信区间返回水平α的参数估计及其区间估计Mlephat=mle('dist',data)[phat,pci]=mle('dist',data)[phat,pci]=mle('dist',data,alpha)[phat,pci]=mle('dist',data,alpha,p1)分布函数名为dist的最大似然估计置信度为95%的参数估计和置信区间返回水平α的最大似然估计值和置信区间仅用于二项分布，pl为试验总次数说明各函数返回已给数据向量X的参数最大似然估计值和置信度为（1-α）×100%的置信区间。α的默认值为005，即置信度为95%。472非线性模型置信区间预测命令高斯—牛顿法的非线性最小二乘数据拟合函数nlinfit格式beta=nlinfit(X,y,FUN,beta0)%返回在FUN中描述的非线性函数的系数。FUN为用户提供形如的函数，该函数返回已给初始参数估计值β和自变量X的y的预测值。[beta,r,J]=nlinfit(X,y,FUN,beta0)�ta为拟合系数，r为残差，J为Jacobi矩阵，beta0为初始预测值。说明若X为矩阵，则X的每一列为自变量的取值，y是一个相应的列向量。如果FUN中使用了@，则表示函数的柄。例4-65调用MATLAB提供的数据文件reactionmat>>loadreaction>>betafit=nlinfit(reactants,rate,@hougen,beta)betafit=1252600628004000112411914命令非线性模型的参数估计的置信区间函数nlparci格式ci=nlparci(beta,r,J)%返回置信度为95%的置信区间，beta为非线性最小二乘法估计的参数值，r为残差，J为Jacobian矩阵。nlparci可以用nlinfit函数的输出作为其输入。例4-66调用MATLAB中的数据reaction。>>loadreaction>>[beta,resids,J]=nlinfit(reactants,rate,'hougen',beta)beta=1252600628004000112411914resids=01321-01642-00909003100114200498-0026203115-002920109600716-01501-03026J=68739-906536-578640-192880161434454-485357-136240-170300303453563-412099-263042-10521715095169500109100186002791791322967-355658-60537-0756702023118670-895655-1701745-895660440044973-144262-115409-937702574441831-417896-168937-5779410082118286-513721-1541164-2774101500191514-255948-767844-30713825790333730090000720010803526993663-1020611-1074327-358110220047512-244631-163087-10300221141>>ci=nlparci(beta,resids,J)ci=-0746732519-0037701632-0031201113-0060902857-0738131208命令非线性拟合和显示交互图形函数nlintool格式nlintool(x,y,FUN,beta0)%返回数据(x,y)的非线性曲线的预测图形，它用2条红色曲线预测全局置信区间。beta0为参数的初始预测值，置信度为95%。nlintool(x,y,FUN,beta0,alpha)%置信度为(1-alpha)×100%例4-67调用MATLAB数据>>loadreaction>>nlintool(reactants,rate,'hougen',beta)

matlab有多少api函数，因为数量很多，而且不同版本的函数数量也或许不一样，因为会把常用的需求去添加成新的api函数，不完全统计，matlab的api函数不少于420个。

例如，下面列举其中的一部分较为常用的api函数。

1

sym函数--定义符号矩阵

2

syms函数--定义矩阵的又一函数

3

sym的另一职能--把数值矩阵转化成相应的符号矩阵

4

cat函数--创建多维数组

5

zeros函数--零矩阵的生成

6

eye函数--单位矩阵的生成

7

ones函数--生成全1阵

8

rand函数--生成均匀分布随机矩阵

9

randn函数--生成正态分布随机矩阵

10

randperm函数--产生随机序列

11

linspace函数--线性等分向量的生成

12

logspace函数--产生对数等分向量

13

blkdiag函数--产生以输入元素为对角线元素的矩阵

14

compan函数--生成友矩阵

15

hankel函数--生成Hankel方阵

16

hilb函数--生成Hilbert(希尔伯特)矩阵

17

invhilb函数--逆Hilbert矩阵生成

18

pascal函数--生成Pascal矩阵

19

toeplitz函数--生成托普利兹矩阵

20

wilkinson函数--生成Wilkinson特征值测试阵

21

dot函数--向量的点积

22

cross函数--向量叉乘

23

conv函数--矩阵的卷积和多项式乘法

24

deconv函数--反褶积(解卷)和多项式除法运算

25

kron函数--张量积

26

intersect函数--求两个集合的交集

27

ismember函数--检测集合中的元素

28

setdiff函数--求两集合的差

29

setxor函数--求两个集合交集的非(异或)

30

union函数--求两集合的并集

31

unique函数--取集合的单值元素

32

expm函数--方阵指数函数

33

logm函数--求矩阵的对数

34

funm函数--方阵的函数运算

35

sqrtm函数--矩阵的方根

36

polyvalm函数--求矩阵的多项式

37

det函数--求方阵的行列式

38

inv函数--求矩阵的逆

39

pinv函数--求矩阵的伪逆矩阵

40

trace函数--矩阵的迹

41

norm函数--求矩阵和向量的范数

42

cond函数--求矩阵的条件数

43

condest函数--1-范数的条件数估计

44

rcond函数--矩阵可逆的条件数估值

45

condeig函数--特征值的条件数

46

rank函数--矩阵的秩

47

diag函数--矩阵对角线元素的抽取

48

tril函数--下三角阵的抽取

49

triu函数--上三角阵的抽取

50

reshape函数--矩阵变维

51

rot90函数--矩阵旋转语法说明

52

fliplr函数--矩阵的左右翻转

53

flipud函数--矩阵的上下翻转

54

flipdim函数--按指定维数翻转矩阵

55

repmat函数--复制和平铺矩阵

56

rat函数--用有理数形式表示矩阵

57

rem函数--矩阵元素的余数

58

sym函数--数值矩阵转化为符号矩阵

59

factor函数--符号矩阵的因式分解

60

expand函数--符号矩阵的展开

61

simple或simplify函数--符号简化

62

numel函数--确定矩阵元素个数

63

chol函数--Cholesky分解

64

lu函数--LU分解

65

qr函数--QR分解

66

qrdelete函数--从QR分解中删除列

67

qinsert函数--从QR分解中添加列

68

schur函数--Schur分解

69

rsf2csf函数--实Schur向复Schur转化

70

eig函数--特征值分解

71

svd函数--奇异值分解

72

gsvd函数--广义奇异值分解

73

qz函数--特征值问题的QZ分解

74

hess函数--海森伯格形式的分解

75

null函数--求线性齐次方程组的通解

76

symmlq函数--线性方程组的LQ解法

77

bicg函数--双共轭梯度法解方程组

78

bicgstab函数--稳定双共轭梯度方法解方程组

79

cgs函数--复共轭梯度平方法解方程组

80

lsqr函数--共轭梯度的LSQR方法

81

qmres函数--广义最小残差法

82

minres函数--最小残差法解方程组

83

pcg函数--预处理共轭梯度方法

84

qmr函数--准最小残差法解方程组

85

cdf2rdf函数--复对角矩阵转化为实对角矩阵

86

orth函数--将矩阵正交规范化

87

sparse函数--创建稀疏矩阵

88

full函数--将稀疏矩阵转化为满矩阵

89

find函数--稀疏矩阵非零元素的索引

90

spconvert函数--外部数据转化为稀疏矩阵

91

spdiags函数--生成带状(对角)稀疏矩阵

92

speye函数--单位稀疏矩阵

93

sprand函数--稀疏均匀分布随机矩阵

94

sprandn函数--生成稀疏正态分布随机矩阵

95

sprandsym函数--稀疏对称随机矩阵

96

nnz函数--返回稀疏矩阵非零元素的个数

97

nonzeros函数--找到稀疏矩阵的非零元素

98

nzmax函数--稀疏矩阵非零元素的内存分配

99

spfun函数--稀疏矩阵的非零元素应用

100

spy函数--画稀疏矩阵非零元素的分布图形

101

colmmd函数--稀疏矩阵的排序

102

colperm函数--非零元素的列变换

103

dmperm函数--Dulmage-Mendelsohn分解

104

randperm函数--整数的随机排列

105

condest函数--稀疏矩阵的1-范数

106

normest函数--稀疏矩阵的2-范数估计值

107

luinc函数--稀疏矩阵的分解

108

eigs函数--稀疏矩阵的特征值分解

109

sin和sinh函数--正弦函数与双曲正弦函数

110

asin、asinh函数--反正弦函数与反双曲正弦函数

111

cos、cosh函数--余弦函数与双曲余弦函数

112

acos、acosh函数--反余弦函数与反双曲余弦函数

113

tan和tanh函数--正切函数与双曲正切函数

114

atan、atanh函数--反正切函数与反双曲正切函数

115

cot、coth函数--余切函数与双曲余切函数

116

acot、acoth函数--反余切函数与反双曲余切函数

117

sec、sech函数--正割函数与双曲正割函数

118

asec、asech函数--反正割函数与反双曲正割函数

119

csc、csch函数--余割函数与双曲余割函数

120

acsc、acsch函数--反余割函数与反双曲余割函数

121

atan2函数--四象限的反正切函数

122

abs函数--数值的绝对值与复数的幅值

123

exp函数--求以e为底的指数函数

124

expm函数--求矩阵以e为底的指数函数

125

log函数--求自然对数

126

log10函数--求常用对数

127

sort函数--排序函数

128

fix函数--向零方向取整

129

roud函数--朝最近的方向取整

130

floor函数--朝负无穷大方向取整

131

rem函数--求余数

132

ceil函数--朝正无穷大方向取整

133

real函数--复数的实数部分

134

imag函数--复数的虚数部分

135

angle函数--求复数的相角

136

conj函数--复数的共轭值

137

complex函数--创建复数

138

mod函数--求模数

139

nchoosek函数--二项式系数或所有的组合数

140

rand函数--生成均匀分布矩阵

141

randn函数--生成服从正态分布矩阵

142

interp1函数--一维数据插值函数

143

interp2函数--二维数据内插值

144

interp3函数--三维数据插值

145

interpn函数--n维数据插值

146

spline函数--三次样条插值

147

interpft函数--用快速Fourier算法作一维插值

148

spline函数--三次样条数据插值

149

table1函数--一维查表函数

150

table2函数--二维查表

151

max函数--最大值函数

152

min函数--求最小值函数

153

mean函数--平均值计算

154

median函数--中位数计算

155

sum函数--求和

156

prod函数--连乘计算

157

cumsum函数--累积总和值

158

cumprod函数--累积连乘

159

quad函数--一元函数的数值积分

160

quad8函数--牛顿康兹法求积分

161

trapz函数--用梯形法进行数值积分

162

rat、rats函数--有理数近似求取

163

dblquad函数--矩形区域二元函数重积分的计算

164

quad2dggen函数--任意区域上二元函数的数值积分

165

diff函数--微分函数

166

int函数--积分函数

167

roots函数--求多项式的根

168

poly函数--通过根求原多项式

169

real函数--还原多项式

170

dsolve函数--求解常微分方程式

171

fzero函数--求一元函数的零点

172

size函数--符号矩阵的维数

173

compose函数--复合函数运算

174

colspace函数--返回列空间的基

175

real函数--求符号复数的实数部分

176

image函数--求符号复数的虚数部分

177

symsum函数--符号表达式求和

178

collect函数--合并同类项

179

expand函数--符号表达式展开

180

factor函数--符号因式分解

181

simplify函数--符号表达式的化简

182

numden函数--符号表达式的分子与分母

183

double函数--将符号矩阵转化为浮点型数值

184

solve函数--代数方程的符号解析解

185

simple函数--求符号表达式的最简形式

186

finverse函数--函数的反函数

187

poly函数--求特征多项式

188

poly2sym函数--将多项式系数向量转化为带符号变量的多项式

189

findsym函数--从一符号表达式中或矩阵中找出符号变量

190

horner函数--嵌套形式的多项式的表达式

191

limit函数--求极限

192

diff函数--符号函数导数求解

193

int函数--符号函数的积分

194

dsolve函数--常微分方程的符号解

195

ezplot函数--画符号函数的图形

196

ezplot3函数--三维曲线图

197

ezcontour函数--画符号函数的等高线图

198

ezcontourf函数--用不同颜色填充的等高线图

199

ezpolar函数--画极坐标图形

200

ezmesh函数--符号函数的三维网格图

201

ezmeshc函数--同时画曲面网格图与等高线图

202

ezsurf函数--三维带颜色的曲面图

203

ezsurfc函数--同时画出曲面图与等高线图

204

fourier函数--Fourier积分变换

205

ifourier函数--逆Fourier积分变换

206

laplace函数--Laplace变换

207

ilaplace函数--逆Laplace变换

208

ztrans函数--求z-变换

209

iztrans函数--逆z-变换

210

vpa函数--可变精度算法计算

211

subs函数--在一符号表达式或矩阵中进行符号替换

212

taylor函数--符号函数的Taylor级数展开式

213

jacobian函数--求Jacobian矩阵

214

jordan函数--Jordan标准形

215

rsums函数--交互式计算Riemann

216

latex函数--符号表达式的LaTex的表示式

217

syms函数--创建多个符号对象的快捷函数

218

maple函数--调用Maple内核

219

mfun函数--Maple数学函数的数值计算

220

mhelp函数--Maple函数帮助

221

sym2poly函数--将符号多项式转化为数值多项式

222

ccode函数--符号表达式的C语言代码

223

fortran函数--符号表达式的Fortran语言代码

224

binornd函数--二项分布的随机数据的产生

225

normrnd函数--正态分布的随机数据的产生

226

random函数--通用函数求各分布的随机数据

227

pdf函数--通用函数计算概率密度函数值

228

binopdf函数--二项分布的密度函数

229

chi2pdf函数--求卡方分布的概率密度函数

230

ncx2pdf函数--求非中心卡方分布的密度函数

231

lognpdf函数--对数正态分布

232

fpdf函数--F分布

233

ncfpdf函数--求非中心F分布函数

234

tpdf函数--求T分布

235

gampdf函数--求Γ分布函数

236

nbinpdf函数--求负二项分布

237

exppdf函数--指数分布函数

238

raylpdf函数--瑞利分布

239

weibpdf函数--求韦伯分布

240

normpdf函数--正态分布的概率值

241

poisspdf函数--泊松分布的概率值

242

cdf函数--通用函数计算累积概率

243

binocdf函数--二项分布的累积概率值

244

normcdf函数--正态分布的累积概率值

245

icdf函数--计算逆累积分布函数

246

norminv函数--正态分布逆累积分布函数

247

sort函数--排序

248

sortrows函数--按行方式排序

249

mean函数--计算样本均值

250

var函数--求样本方差

251

std函数--求标准差

252

nanstd函数--忽略NaN计算的标准差

253

geomean函数--计算几何平均数

254

mean函数--求算术平均值

255

nanmean函数--忽略NaN元素计算算术平均值

256

median函数--计算中位数

257

nanmedian函数--忽略NaN计算中位数