正态分布的概率密度函数matlabd代码

在 MATLAB 中，正态分布的概率密度函数可以使用 normpdf 函数实现。normpdf 函数的语法如下：

y = normpdf(x,mu,sigma)

其中，x 是自变量，可以是一个数、向量或矩阵；mu 是正态分布的均值；sigma 是正态分布的标准差。y 是因变量，即概率密度函数的值。

以下是一个简单的例子，展示如何使用 normpdf 函数绘制正态分布的概率密度函数：

x = -5:0.1:5;    % 自变量 x
mu = 0;          % 正态分布的均值
sigma = 1;       % 正态分布的标准差
y = normpdf(x,mu,sigma);    % 概率密度函数的值
plot(x,y);       % 绘制概率密度函数图像

运行以上代码，会在 MATLAB 图形界面中绘制出正态分布的概率密度函数图像。

相关问题

matlab表示多元正态分布的概率密度分布

在MATLAB中，可以使用 `mvnpdf` 函数来表示多元正态分布的概率密度分布。该函数的语法如下：

p = mvnpdf(X, mu, Sigma)

其中，`X` 是一个 n 行 d 列的矩阵，表示 d 维随机变量的取值；`mu` 是一个 1 行 d 列的矩阵，表示 d 维随机变量的均值向量；`Sigma` 是一个 d 行 d 列的协方差矩阵。

该函数返回一个 n 行 1 列的向量 `p`，表示 `X` 矩阵中每一行对应的多元正态分布的概率密度值。

例如，假设我们要表示一个二维正态分布的概率密度分布，其均值向量为 `[0, 0]`，协方差矩阵为

[1, 0.5]
[0.5, 2]

我们可以使用以下代码计算该分布在点 `(1,1)` 处的概率密度值：

X = [1, 1];
mu = [0, 0];
Sigma = [1, 0.5; 0.5, 2];
p = mvnpdf(X, mu, Sigma)

运行结果为：

p = 0.0520

表示该二维正态分布在点 `(1,1)` 处的概率密度值为 0.0520。