matlab累积正态分布

在 MATLAB 中，可以使用 `normcdf` 函数来计算累积正态分布。具体使用方法如下：

% 计算标准正态分布在 x 处的累积分布值
x = 1.5;
p = normcdf(x);

% 计算均值为 mu，标准差为 sigma 的正态分布在 x 处的累积分布值
mu = 0;
sigma = 1;
x = 1.5;
p = normcdf(x, mu, sigma);

其中，第一个参数为自变量 x，第二个参数为正态分布的均值 mu（默认为 0），第三个参数为正态分布的标准差 sigma（默认为 1）。函数返回的是累积分布函数的值，即在负无穷到 x 区间内的概率值。

相关问题

已知x，y。用matlab拟合累积正态分布曲线

可以使用MATLAB中的`fitdist()`函数来拟合累积正态分布曲线，具体步骤如下：

1. 准备数据，将x和y组成一个矩阵。
2. 使用`fitdist()`函数，选择累积正态分布模型，设置参数为`'Lognormal'`。其中，x和y分别作为累积正态分布的均值和标准差的初始值，可以通过`mean()`和`std()`函数获取。
3. 将拟合结果绘制成曲线，使用`cdf()`函数来计算累积分布函数值，并使用`plot()`函数绘制出曲线。

下面是一个简单的示例代码：

% 准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [0.1, 0.3, 0.4, 0.15, 0.05];
data = [x', y'];

% 拟合累积正态分布曲线
mu = mean(log(x)); % 累积正态分布的均值
sigma = std(log(x)); % 累积正态分布的标准差
pd = fitdist(log(data), 'Lognormal', 'Start', [mu, sigma]);

% 绘制累积分布函数曲线
x_vals = linspace(min(x), max(x), 100);
y_vals = cdf(pd, log(x_vals));
plot(x_vals, y_vals);

运行上述代码，就可以得到一条拟合好的累积正态分布曲线。

matlab计算正态分布

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。具体使用方法如下：
1. 计算概率密度函数：
normpdf(x, mu, sigma)，其中x为自变量，mu为均值，sigma为标准差。
2. 计算累积分布函数：
normcdf(x, mu, sigma)，其中x为自变量，mu为均值，sigma为标准差。

另外，如果需要生成符合正态分布的随机数，可以使用randn函数，该函数生成的随机数符合标准正态分布（均值为0，标准差为1），可以通过线性变换将其转化为符合任意均值和标准差的正态分布随机数。