matlab正态分布1σ
时间: 2023-11-19 08:54:16 浏览: 357
正态分布是一种常见的概率分布,也称为高斯分布。在matlab中,可以使用normpdf函数计算正态分布的概率密度函数,使用normcdf函数计算正态分布的累积分布函数。1σ是指正态分布的标准差,它决定了分布的幅度。在正态分布中,约68%的数据落在平均值加减1个标准差的范围内,即1σ范围内。因此,1σ可以用来表示正态分布的精度或可信度。在matlab中,可以使用norminv函数计算给定概率下的正态分布的分位数。
相关问题
正态分布的3σ法则matlab
在MATLAB中,可以使用`norminv`函数来计算正态分布的3σ法则。`norminv`函数的语法如下:
```matlab
X = norminv(P, mu, sigma)
```
其中,`P`是累积分布函数(CDF)的值,`mu`是正态分布的均值,`sigma`是正态分布的标准差。对于正态分布的3σ法则,我们需要计算累积分布函数为0.001和0.999的值。
下面是一个示例代码:
```matlab
mu = 0; % 正态分布的均值
sigma = 1; % 正态分布的标准差
% 计算累积分布函数为0.001和0.999的值
P1 = 0.001;
P2 = 0.999;
X1 = norminv(P1, mu, sigma);
X2 = norminv(P2, mu, sigma);
fprintf('下限: %.4f\n', X1);
fprintf('上限: %.4f\n', X2);
```
运行以上代码,会输出正态分布的下限和上限。根据3σ法则,大约99.7%的数据会落在这个范围内。
matlab 正态分布已知概率求x
根据正态分布的定义,可以使用标准正态分布表或MATLAB内置函数norminv来计算已知概率对应的x值。
方法一:使用标准正态分布表
步骤一:将已知概率转化为标准正态分布的z值,即z = (x - μ) / σ。
步骤二:查找标准正态分布表,找到对应z值下的概率。
步骤三:根据标准正态分布表,反推出对应概率下的z值,即z0。
步骤四:将z0转化为对应的x值,即x = μ + σ * z0。
示例代码:
假设已知正态分布的均值为μ=2,标准差为σ=1,要求求出累积概率为p=0.8时对应的x值。
% 步骤一:计算z值
z = norminv(0.8, 0, 1); % z = 0.8416
% 步骤四:计算x值
x = 2 + 1 * z; % x = 2.8416
方法二:使用MATLAB内置函数norminv
MATLAB内置函数norminv可以直接计算已知概率对应的x值,不需要手动查表。
示例代码:
假设已知正态分布的均值为μ=2,标准差为σ=1,要求求出累积概率为p=0.8时对应的x值。
x = norminv(0.8, 2, 1); % x = 2.8416
其中,0.8为累积概率,2为均值,1为标准差。
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