Matlab求正态分布代码

下面是Matlab求正态分布的代码示例：

% 定义正态分布的参数
mu = 0; % 均值
sigma = 1; % 标准差

% 生成正态分布的随机数
rng('default'); % 设置随机数种子
x = mu + sigma*randn(1000,1);

% 绘制正态分布的概率密度函数
x_values = -4:0.1:4;
y_values = normpdf(x_values, mu, sigma);
plot(x_values, y_values, 'LineWidth', 2);

% 绘制生成的随机数的直方图
figure;
histogram(x, 20);

上述代码中，首先定义了正态分布的参数，然后使用`randn`函数生成了1000个符合指定参数的随机数，并绘制了正态分布的概率密度函数和生成的随机数的直方图。

相关问题

matlab求正态分布的代码

在Matlab中，可以使用`normpdf`函数来计算正态分布的概率密度函数。该函数的语法如下：

y = normpdf(x, mu, sigma)

其中，`x`是自变量，`mu`是均值，`sigma`是标准差。这个函数将返回`x`处的正态分布概率密度函数值。

如果要绘制正态分布的概率密度函数图形，可以使用`plot`函数。下面是一个示例代码：

x = -3:0.1:3; % 自变量范围
mu = 0; % 均值
sigma = 1; % 标准差
y = normpdf(x, mu, sigma); % 计算概率密度函数值

plot(x, y, 'r-', 'LineWidth', 3); % 绘制图形
set(gca, 'FontSize', 10, 'TickDir', 'out', 'TickLength', \[0.02, 0.02\]);
xlabel('X', 'FontSize', 15);
ylabel('PDF', 'FontSize', 15);

这段代码将在图形窗口中显示出μ=0，σ=1的标准正态分布概率密度函数图形。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [MATLAB绘制正态分布概率密度函数(normpdf)图形](https://blog.csdn.net/weixin_35135480/article/details/115811562)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [利用 MATLAB 绘制正态分布曲线](https://blog.csdn.net/NBDwo/article/details/114738256)[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^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

matlab检验正态分布代码

以下是 Matlab 中检验正态分布的代码示例：

% 创建一个随机样本数据
data = randn(100,1);

% 绘制样本数据的直方图
histogram(data);

% 使用正态概率图检验正态分布
[h,p] = chi2gof(data,'cdf',@(z)normcdf(z,mean(data),std(data)),'Alpha',0.05);

% 输出检验结果
if h == 0
    disp('数据符合正态分布');
else
    disp('数据不符合正态分布');
end

代码中，首先创建了一个包含100个随机数的样本数据，并绘制了其直方图。然后使用 `chi2gof` 函数进行正态分布检验，其中 `cdf` 参数指定了正态分布的累积分布函数，`Alpha` 参数指定了显著性水平。函数返回的 `h` 变量表示检验结果，如果为0则表示数据符合正态分布，否则表示不符合。同时，`p` 变量表示检验的 p 值，可以用于确定显著性水平。