matlab 正态分布置信区间分位数

根据引用\[1\]中的方法，可以使用matlab中的norminv()函数来计算正态分布的置信区间分位数。该函数的语法为：
X = norminv(P,mu,sigma)
其中，P是置信水平，mu是正态分布的均值，sigma是正态分布的标准差。X是对应于置信水平P的分位数。

例如，如果要计算95%的置信区间分位数，可以使用以下代码：
P = 0.95;
mu = 600;
sigma = 196;
X = norminv(P,mu,sigma);

运行结果将得到X的值，即95%的置信区间分位数。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [MATLAB解决正态分布数据的大致方法](https://blog.csdn.net/yongheng_1999/article/details/50557486)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Matlab正态分布、历史模拟法、加权移动平均线 EWMA估计风险价值VaR和回测Backtest标准普尔指数 S&P500时间...](https://blog.csdn.net/qq_19600291/article/details/121655795)[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^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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