正态分布6sigma对称区域概率
时间: 2023-08-29 16:14:07 浏览: 91
正态分布6sigma对称区域的概率可以通过标准正态分布的性质来计算。根据引用[3]中提到的性质,对于正态分布的一个参数为μ,另一个参数为σ,以μ为中心,±σ范围的概率是68.3%。由此可知,对于±6σ的范围,其对称区域的概率为1 - 2 * (1 - 0.683) = 0.9973。所以,正态分布6sigma对称区域的概率为99.73%。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Khan公开课 - 统计学学习笔记:(五)正态分布](https://blog.csdn.net/flowingflying/article/details/8035529)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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相关问题
正态分布的概率分布函数
正态分布的概率分布函数(Probability Density Function,PDF)如下:
$$
f(x) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}
$$
其中,$x$ 是随机变量,$\mu$ 是正态分布的均值,$\sigma$ 是正态分布的标准差。正态分布的概率密度函数是一个钟形曲线,左右对称,中心峰值在 $x=\mu$ 处。曲线在 $x=\mu$ 处取得最大值,随着 $x$ 距离 $\mu$ 的远近呈指数下降。标准差 $\sigma$ 越大,曲线越平缓,越接近于均匀分布;标准差 $\sigma$ 越小,曲线越陡峭,越接近于一个点的分布。
matlab 正态分布转化成均匀分布
在MATLAB中,要将正态分布(Normal Distribution)转化为均匀分布(Uniform Distribution),你可以使用随机数生成函数结合正态分布的累积分布函数(Cumulative Distribution Function, CDF)。正态分布的随机数可以通过`randn`函数获得,而将其转换为均匀分布通常涉及查找正态分布下对应于给定均匀分布区间内值的CDF值,然后用这些CDF值对随机数进行映射。
以下是基本步骤:
1. 生成正态分布的随机数:使用`rv = randn(n)`或`rv = normrnd(mu, sigma, n)`,其中`mu`是均值,`sigma`是标准差,`n`是你想要的随机数数量。
2. 计算正态分布对应的CDF值:`cdf_values = cdf(normrnd(mu, sigma),rv)`,这里的`cdf`函数会计算正态分布下随机数rv的概率。
3. 将CDF值映射到[0,1]范围内:因为均匀分布就是这样的,所以直接使用`uniform_values = cdf_values`。
4. 反变换:如果需要将均匀分布映射回你指定的范围,可以使用`uniform_values * (ub - lb) + lb`,其中`lb`和`ub`是目标均匀分布的最小和最大值。
如果你有具体的数值参数或者需要更复杂的转换,比如连续的正态分布到离散的均匀分布,可能需要一些额外的处理。如果你提供具体的应用场景或参数,我可以给出更详细的示例代码。相关问题包括:
1. 如何在MATLAB中创建特定均值和标准差的正态分布?
2. 当目标均匀分布的范围不是[0,1]时,如何调整转换公式?
3. 如何处理正态分布的非对称性,使得转换后的均匀分布更接近原始数据分布?
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