matlab正态分布概率密度函数
时间: 2023-08-24 10:05:00 浏览: 149
在MATLAB中,可以使用`normpdf`函数计算正态分布概率密度函数。其中,`normpdf(x, mu, sigma)`函数的参数意义如下:
- `x`:自变量,即要计算概率密度函数的横坐标;
- `mu`:正态分布的均值;
- `sigma`:正态分布的标准差。
具体使用方法如下:
```matlab
x = -3:0.1:3; % 自变量取值范围
mu = 0; % 均值为0
sigma = 1; % 标准差为1
y = normpdf(x, mu, sigma); % 计算正态分布概率密度函数
plot(x, y); % 绘制概率密度函数曲线
```
上述代码将会绘制出均值为0,标准差为1的正态分布概率密度函数的曲线。
相关问题
matlab中正态分布概率密度函数
在 Matlab 中,可以使用 `normpdf` 函数来计算正态分布的概率密度函数(Probability Density Function, PDF)。`normpdf` 函数的语法如下:
```matlab
y = normpdf(x, mu, sigma)
```
其中,`x` 是要计算概率密度函数的值,`mu` 是正态分布的均值,`sigma` 是正态分布的标准差。函数返回一个与 `x` 大小相同的概率密度值向量 `y`。
例如,如果要计算正态分布 N(0, 1) 中 x = 0 处的概率密度值,可以使用以下代码:
```matlab
x = 0;
mu = 0;
sigma = 1;
y = normpdf(x, mu, sigma);
```
希望这可以帮到你!如果你还有其他问题,请继续提问。
使用matlab绘制正态分布概率密度函数和累计分布函数
在MATLAB中,可以使用normpdf函数和normcdf函数分别绘制正态分布概率密度函数和累计分布函数。
绘制正态分布概率密度函数的代码如下:
```matlab
mu = 0; % 均值
sigma = 1; % 标准差
x = -5 : 0.1 : 5; % 自变量范围
y = normpdf(x, mu, sigma); % 计算概率密度函数值
plot(x, y, 'LineWidth', 2); % 绘制概率密度函数图像
xlabel('x');
ylabel('f(x)');
title('Normal Probability Density Function');
```
这个代码可以绘制均值为0,标准差为1的正态分布概率密度函数的图像。你可以根据需要修改代码中的参数,以绘制不同均值和标准差的正态分布概率密度函数的图像。
绘制正态分布累计分布函数的代码如下:
```matlab
mu = 0; % 均值
sigma = 1; % 标准差
x = -5 : 0.1 : 5; % 自变量范围
y = normcdf(x, mu, sigma); % 计算累计分布函数值
plot(x, y, 'LineWidth', 2); % 绘制累计分布函数图像
xlabel('x');
ylabel('F(x)');
title('Normal Cumulative Distribution Function');
```
这个代码可以绘制均值为0,标准差为1的正态分布累计分布函数的图像。你可以根据需要修改代码中的参数,以绘制不同均值和标准差的正态分布累计分布函数的图像。
阅读全文