数学实验教程_实验22(Galton钉板试验)

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实验22 Galton钉板试验

Galton钉板试验是英国生物统计学家Galton设计的。在一板上钉有n排钉子,如图示,其中n=5。右图中15个圆点表示15颗钉子,在钉子的下方有n+1个各子,分别编号为012„,nGalton钉板的上方扔进一个小球任其自由下落,在下落的过程中当小球碰到钉子时,从左边落下与从右边落下的机会相等。碰到下一排钉子时又是如此。最后落入底板中的某一个格子,图中用一条折线显示小球下落的一条轨迹。Galton

钉板扔进一个小球,显然不能预测小球回落到哪一个格子,如果不断重复扔进过程,将会发生什么结果呢?

实验目的

概率方法建立在“重复试验”的基础之上,统计规律只有在大量重复后才会呈现出来,诸如随机变量、分布、均值、方差等概念无一不体现了重复的思想。利用MATLAB软件进行随机模拟,可以方便地重现这一思想,更好地理解和掌握概率统计的内容。

预备知识

二项分布、数学期望以及MATLAB绘图命令

实验内容

1. 模拟Galton钉板试验,观察和体会概率分布列的意义; 2. 数学期望与平均收益的应用。

MATLAB相关命令

22-1 Matlab二项分布模拟相关命令 函数名 rand moviein movie getframe binornd binostat binopdf

调用方式 rand(seed,n)

moviein(m) movie(m,n) getframe binornd() Binostat() Binopdf()

含义 产生随机数 动画开始 播放动画n 得到动画帧矩阵 二项分布随机数产生器 二项分布期望和方差

二项分布密度


- 116 - 第二章 专题实验

binocdf plot

【步骤】

Step1:动画模拟Galton钉板试验

1) 确定钉子的位置。将钉子的横、纵坐标存储在一个矩阵中;

2) 模拟了小球从顶端随机地落入某一格子的过程。设向右的概率为p向左的概率为q=1-p;将[0,1]分成两段,区间[0,p](p,1]。利用rand[]产生一个介于01之间的随机数u,如果随机数u[0,p],让小球落向左边,否则落向右边;将这一过程重n次,并用直线连接小球落下时所经过的点。

3) 模拟小球堆积的形状。输入扔球次数m,计算落在第i个格子的小球数mi在总球m中所占的比例,这样当模拟结束时,就得到了频率fi频率反映小球堆积的形状。 4) 利用movie完成动画。 【程序】:参见Exm22_1.m

Step2:用二项分布描述Galton钉板模型

小球自上方落下,经过n个钉子。每经过一个钉子时只有两种可能结果:向左或向右,这是一个具有两个结果(成功和失败)的随机试验E,将向右视为成功,其概率为p向左视为失败,其概率为1-p小球碰到一个钉子下落一格,相当于进行了一次试验E自顶端落下,碰到n个钉子,最终落到某个格子的过程,恰好相当于将试验E重复了n次,因此一次投球过程就是一个n重贝努利试验。n重贝努利试验的成功次数X正好就是小球向右移动的次数,是一个随机变量,根据概率论的结果,它服从二项分布,XB(n,p)。其取值与模拟模型的对应关系为:

22-2 格子编号与随机变量取值对应表 小球落入的格子编号 0 1 2 ... n-1 n 随机变量X的取值

0 1 2 n-1 n

mim

Binocdf() plot()

二项分布累积分布函数

绘图

,i0,1,2,...,n,用

利用概率论知识,二项随机变量X的分布列为:

piP(Xi)Cnp(1p)

i

i

ni

,i0,1,2,...,n

上述动画模拟中:p=0.5


实验22 Galton钉板试验 - 117 -

有了上面的理论分析之后,我们可以比较n次投球小球堆积的频率图和XB(n,0.5)的分布图之间的差异。 【程序】:参见Exm22_2.m 【输出】:见图22-1

0.40.30.20.10

0.40.30.20.10

012345

15000012345

2B(5,0.5)



22-1 用二项分布描述Galton板试验

思考练习

如果这是一个抽奖游戏,仍一次小球需要付出1元代价,同时在不同的格子中设置了不同价值的奖品,见表22-3。抽奖者一般的希望是奖品汇报大于所付出的代价,这一点能够实现吗?

22-3 格子编号与奖品价值对应表 格子编号

0 1 2

3

4 5

奖品价值(元) 5 1 0.2 0.2 1 5




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