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s95859776112概率密度函数和累计分布函数
对于实验而言，如果知道了该实验的概率密度函数或者累计分布函数，也就意味着掌握了实验的全部信息。通过计算机画某个分布的概率密度函数或者累计分布函数，会使学生对该分布有一个直观的印象，同时加深理解。
在Matlab中，求标准正态分布的密度函数及累计分布函数：
x4：001：4；y
ormpdf（x，0，1）；z
ormcdf（x，0，1）；subplot（1，2，1）；plot（x，y，k）；
axis（4，4，01，05）；subplot（1，2，2）；plot（x，z，k）；axis（4，4，01，11）；
12参数估计与假设检验
121参数估计
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在很多的实际问题中，都会使用到参数估计，区间估计的方法使用得更多。理论联系实际，通过与学生共同探讨实际问题，会激发学生的学习兴趣，同时也能够让学生更好地理解抽象的理论知识。
有这样的一个实际问题，在一家饮料加工厂，生产出来的罐装饮料的体积服从正态分布，其均值为550ml，方差为2，现收集到20个随机样本，求95的置信区间。利用Matlab统计工具箱中的
ormfit函数，进行计算：
r5520972，5513214，5550175，5521269，5523138，550106，5474232，5492576，5484844，488721，5511103，5488864，482098，5491813，5496782，5508187，5480947，5506346，550156，5526488
mu，sigma
ormfit（r）
mu5503220sigma18931从而可得95的置信区间。
122假设检验
假设检验的方法众多，对于已知的信息不同，构造的统计量也有所不同。通过一个实际的例子，运用Matlab统计工具箱，解决该问题。
某车间用一台包装机包装葡萄干，包好的袋装葡萄干的重量是一个随机变量，它服从正态分布，当机器正常运行时，其均值为05kg，标准差为0015，某日开工后为了检验包装机器是否正常，随机的抽取所包装的9袋，称其重为（单位：kg）：
0497，0506，0518，0524，0498，0511，052，0515，0512
问机器是否正常？
提出假设：：05；：≠05
X0497，0506，0518，0524，0498，0511，052，0515，0512；
h，sig，ci，zvalztest（X，05，0015，005，0）
结果显示为：
h1sig00248ci0504105210zval22444
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结果表明：h1，说明在水平005下，可拒绝原假设，即认为包装机工作不正常。13回归分析回归分析是统计分析的重要组成部分，用回归分析方法建模是一种常用的有效方法，但是在计算的过程中会涉及到大量的算术运算，如果不使用软件，在课程教学中会耽误进度，以及影响计算的准确率。5案例：对以下数据进行回归分析，X143，145，146，147，r