绘制正太概率密度分布函数
时间: 2023-07-30 12:06:30 浏览: 39
正态概率密度分布函数可以使用以下公式绘制:
$f(x) = \frac{1}{\sigma \sqrt{2\pi}}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}$
其中,$\mu$ 是均值,$\sigma$ 是标准差。
你可以使用Python编程语言中的matplotlib库来绘制正态概率密度分布函数的图形,代码如下:
```python
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def normal_pdf(x, mu, sigma):
return 1 / (sigma * np.sqrt(2 * np.pi)) * np.exp(-(x - mu)**2 / (2 * sigma**2))
x = np.linspace(-5, 5, 1000)
y = normal_pdf(x, 0, 1)
plt.plot(x, y)
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('f(x)')
plt.title('Normal Probability Density Function')
plt.show()
```
这个代码可以绘制均值为0,标准差为1的正态概率密度分布函数的图形。你可以根据需要修改代码中的参数,以绘制不同均值和标准差的正态概率密度分布函数的图形。
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概率密度分布函数图.rar_matlab 概率密度_分布概率密度_概率密度图_正太函数_韦布
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matlab标准正太分布函数
MATLAB中提供了normpdf、normcdf和norminv函数来计算标准正态分布的概率密度函数、分布函数和逆分布函数的值。
1. 标准正态分布的概率密度函数(normpdf):
```matlab
x = -3:0.1:3; % 定义x的取值范围
y = normpdf(x, 0, 1); % 计算标准正态分布的概率密度函数值
plot(x, y); % 绘制概率密度函数曲线
xlabel('x');
ylabel('Probability Density');
title('Standard Normal Distribution PDF');
```
2. 标准正态分布的分布函数(normcdf):
```matlab
x = -3:0.1:3; % 定义x的取值范围
y = normcdf(x, 0, 1); % 计算标准正态分布的分布函数值
plot(x, y); % 绘制分布函数曲线
xlabel('x');
ylabel('Cumulative Probability');title('Standard Normal Distribution CDF');
```
3. 标准正态分布的逆分布函数(norminv):
```matlab
p = 0.95; % 定义概率值
x = norminv(p, 0, 1); % 计算标准正态分布的逆分布函数值
disp(['The inverse of cumulative probability ', num2str(p), ' is ', num2str(x)]);
```
这些函数中,第一个参数是要计算的值,第二个参数是分布的均值,第三个参数是分布的标准差。