用matlb完成已知某机床加工零件尺寸随机变量（单位：cm）服从正态分布总体N( )=N(20,1.52)。 （1）任意采样一个零件，求尺寸在区间[19,22]内的概率； （2）若规定尺寸不小于标准值x0才算合格零件，要让合格品的比例为90%，如何确定标准值x0；

在MATLAB中，你可以利用统计函数来处理这种正态分布的问题。首先，我们需要了解正态分布的概率密度函数（PDF），其公式为：

\[ f(x|\mu,\sigma^2) = \frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}} \]

其中，\(\mu\) 是均值，\(\sigma\) 是标准差。

（1）对于零件尺寸落在区间 [19, 22] 的概率，我们可以直接计算这个区间内正态分布的积分。给定的均值 \( \mu = 20 \) 和标准差 \( \sigma = 1.52 \)，可以使用`normcdf`函数计算从19到22的累积分布函数（CDF）的范围减去两个端点处的PDF值之和。这是因为`normcdf`返回的是从负无穷到指定点的概率，所以我们需要减去19和22对应的CDF值：

mu = 20;
sigma = 1.52;
interval_prob = normcdf(22, mu, sigma) - normcdf(19, mu, sigma);

（2）要使得合格品比例为90%，即不合格品概率为10%，我们需要找到一个 \( x_0 \) 使得正态分布中低于 \( x_0 \) 的面积占总面积的10%。这同样可以用`normcdf`来表示，设置条件为 `normcdf(-Inf, x0, sigma)` 等于0.1（因为0%对应-∞）。然后解出 \( x_0 \)：

p_threshold = 0.1; % 90%合格率对应10%的不合格率
x0 = inv(normcdf(p_threshold, mu, sigma));