MATLAB cdf函数
时间: 2024-04-15 22:11:23 浏览: 17
MATLAB中的cdf函数是用于计算累积分布函数(CDF)的函数。CDF是指一个随机变量取值小于或等于给定值的概率。
该函数的语法如下:
y = cdf(pd,x)
其中,pd是一个概率分布对象(如正态分布、指数分布等),x是一个向量,表示要计算CDF的值。函数返回一个向量y,包含了x中每个值的CDF。
例如,下面的代码计算了标准正态分布的CDF:
pd = makedist('Normal');
x = -3:0.1:3;
y = cdf(pd,x);
plot(x,y);
该代码能够生成一个标准正态分布的CDF图像。
相关问题
MATLAB函数CDF的全部用法
MATLAB中的CDF函数是用来计算累积分布函数的函数,具体使用方法如下:
1. CDF(X):计算向量X的累积分布函数。
2. CDF(X, Y):计算二维向量(X, Y)的累积分布函数。
3. CDF(X, MU, SIGMA):计算均值为MU,标准差为SIGMA的正态分布中X的累积分布函数。
4. CDF(X, A, B):计算区间[A, B]中X的均匀分布的累积分布函数。
5. CDF(X, P):计算参数为P的泊松分布中X的累积分布函数。
6. CDF(X, R, P):计算参数为R和P的二项分布中X的累积分布函数。
7. CDF(X, N, P):计算参数为N和P的超几何分布中X的累积分布函数。
8. CDF(X, MU):计算均值为MU的指数分布中X的累积分布函数。
9. CDF(X, A, B, N):计算参数为A、B和N的负二项分布中X的累积分布函数。
注意:这里的X、Y、MU、SIGMA、A、B、P、R、N都是输入的变量,具体含义根据不同的分布函数而定。
matlab计算累计分布函数cdf
在MATLAB中,要计算累积分布函数(CDF),可以使用内置的函数`cdf`。首先,需要准备数据集或者概率分布函数,以便计算累积分布函数。接着,使用`cdf`函数并传入相应的数据集或概率分布函数以及要计算的数值,就可以得到该数值的累积分布函数值。
例如,如果有一个正态分布的数据集x,想要计算数值3的累积分布函数值,可以使用以下代码:
```matlab
mu = 0; % 正态分布的均值
sigma = 1; % 正态分布的标准差
x = [-3:0.1:3]; % 定义数据集
y = normpdf(x, mu, sigma); % 根据均值和标准差计算正态分布的概率密度函数
cdf_value = normcdf(3, mu, sigma); % 计算数值3的累积分布函数值
```
上述代码中,使用了`normpdf`函数计算了正态分布的概率密度函数,并使用`normcdf`函数计算了数值3的累积分布函数值。
除了正态分布,MATLAB还支持多种其他常见的概率分布,如指数分布、泊松分布、二项分布等,都可以使用`cdf`函数来计算累积分布函数。
总之,在MATLAB中计算累积分布函数,只需要准备好数据集或概率分布函数,然后使用`cdf`函数就可以轻松得到所需的结果。
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