MATLAB随机模拟与统计分析实战：核心原理与代码实现

深入探索随机模拟与统计分析

这份资源提供了手写的 MATLAB 代码，带您领略随机模拟和统计分析的核心原理。通过代码实践，您将掌握以下内容：

• 概率分布：理解各种概率分布的概念和应用，例如正态分布、泊松分布等。
• 随机数生成：学会使用 MATLAB 生成不同类型的随机数，为模拟实验提供数据基础。
• 蒙特卡罗方法：探索蒙特卡罗方法的原理，并学习如何将其应用于模拟和统计问题。
• 假设检验：掌握假设检验的基本原理和方法，例如 t 检验、卡方检验等，用于检验数据中的假设。
• 方差分析：学习方差分析的原理和实现，用于分析多组数据的差异性。

通过学习这些代码，并结合相关的数学知识，您将能够深入理解概率论与数理统计的理论基础，并将这些知识应用于实际问题中。