MATLAB课程中的“ch11_random_number_generation.ppt”主要涉及概率分布和随机数生成的知识。以下是相关的详细解释：
概率分布是描述随机变量可能出现的各种结果及其对应概率的数学概念。随机变量可以是离散的，也可以是连续的。对于离散随机变量，其分布称为概率函数或分布列，表示为一系列可能值及其对应的概率。分布列必须满足非负性和正则性，即所有概率之和等于1。分布函数是离散随机变量的概率函数的累积形式，它给出了小于或等于某个值的所有可能结果的概率。
连续随机变量的分布则由其密度函数来描述。密度函数是一个非负函数，其在整个实数轴上的积分等于1。分布函数是连续随机变量的累积概率，可以通过对密度函数进行积分得到。利用分布函数或密度函数，我们可以计算出连续随机变量在特定区间内的概率。
数学期望（均值）是衡量随机变量平均值的概念。对于离散随机变量，数学期望是所有可能值乘以对应概率的和；对于连续随机变量，它是密度函数与变量值乘积的积分。方差是衡量随机变量取值波动性的指标，等于每个值与其期望之差的平方的期望。
例如，在航空保险的例子中，航班坠机概率非常低，但保险公司通过收取保费和赔付金额的计算，可以确定其平均利润。数学期望在这里用于计算平均利润，而方差则可以反映利润的不确定性。
在MATLAB中，可以使用rand函数生成[0,1]间的均匀分布随机数。若要生成特定概率分布的随机数，比如0-1分布，可以利用这个基础进行转换。0-1分布又称为两点分布，表示抛硬币得到正面的概率。二项分布则是多次独立伯努利试验的结果，如投掷n次硬币，观察正面出现k次的概率，其公式与二项式系数和概率p相关。
为了验证生成的随机数是否符合预期的分布，可以使用MATLAB的hist函数创建直方图，通过对大量随机数的统计分析，比较实际分布与理论分布的相似性。
总结来说，本课件涵盖了概率论的基本概念，包括随机变量的分布、分布函数、密度函数、数学期望和方差，以及如何在MATLAB中生成和验证随机数的分布。这些知识在统计建模、模拟实验和数据分析等领域中具有广泛的应用。
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