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中正态分布

在Matlab中，可以使用normrnd函数生成正态分布的随机数。该函数的语法是：
X = normrnd(mu, sigma)
其中，mu为均值，sigma为标准差。函数会返回一个符合指定均值和标准差的正态分布的随机数。

除了生成随机数，Matlab还提供了一些处理正态分布的函数，如normpdf计算概率密度函数，normcdf计算累积分布函数，norminv计算分位点等。