1.priklad intervalovy odhad variancie 90% mi,sigma nezname

>> rand('state',4)					% nastavenie generatora
>> n=31;						% rozsah vyberu
>> x=rand(1,n)*75;					% nahodny vyber
>> S2=var(x);               				% odhad variancie
>> chi1=((n-1)*S2)/43.77;				% dolna hranica intervalu-chi(0.95,30)
>> chi2=((n-1)*S2)/18.49;				% horna hranica intervalu-chi(0.05,30)
>> [chi1,chi2]						% interval na ktorom sa rozptyl nachadza na 90%


%>> r=(n-1)/2-1
%>> fx=inline('x.^14.*exp(-x/2)');
%>> t=sym('t'); y=int(fx(t));
%>> t=0; a= subs(y); t=10000; b= subs(y); cki = b-a
%>> fxi=inline('x.^6.*exp(-x/2)/2.8567e+015');



2.priklad

>> f=inline('log(x.^3+x.^2+2.*x+3)');				% zadefinovanie funkcie
>> x=-5/4:0.01:0;						% interval
>> grid on							% mriezka
>> plot(x,f(x))							% graf fx na x
>> hold on							% podrzi graf
>> ezplot('log(x^3+x^2+2*x+3)',[-5/4,0])			% graf cez ezplot
>> fzero(f,[-5/4,0])						% hodnota korenu cez ezplot	 
>> t=sym('t'); diff(f(t))					% derivacia funkcie
>> fd=inline('(3.*x.^2 + 2.*x + 2)/(x.^3 + x.^2 + 2.*x + 3)') 	% zadefinujeme si derivaciu funkcie						
>> s=-5/4;							% zaciatok?
>> s=s-f(s)/fd(s) 						% newtonova metoda ktoru opakujeme az kym sa hodnota ustali