matlab正态函数

Matlab中有多种函数可以用来处理正态分布。其中包括自己编写的概率密度函数、normcdf函数和norminv函数。

首先，您可以使用自己编写的概率密度函数来计算正态分布的概率密度。这个函数可以根据给定的均值和标准差计算出指定点的概率密度值。具体的实现代码如下：

function [] = normal_distribution()
    x = -10:0.01:10;
    y = fx(x, 0, 1);
    plot(x,y);
    grid on;
end

function f = fx(x, miu, sig)
    f = (sqrt(2*pi)*sig).^(-1) * exp(-(x-miu).^2/(2*sig*sig));
end

这段代码可以画出正态分布的概率密度函数图像。

另外一种方法是使用Matlab中提供的normcdf函数。这个函数可以计算正态分布的累积分布函数，即给定一个值，可以计算出该值以下的概率。具体的用法为：

p = normcdf(x);

其中x是指定的值，p是该值以下的概率。

最后，还可以使用norminv函数来计算正态分布的分位数。这个函数可以根据给定的累积概率，计算出对应的数值。具体的用法为：

X = norminv(P, mu, sigma);

其中P是累积概率，mu是均值，sigma是标准差，X是对应的数值。

通过这些函数，您可以方便地处理正态分布相关的计算和绘图。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【Matlab】正态分布常用函数normpdf_normcdf_norminv_normrnd_normfit](https://blog.csdn.net/shanchuan2012/article/details/52901758)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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