matlab中正态分布概率密度函数

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

y = normpdf(x, mu, sigma)

其中，`x` 是要计算概率密度函数的值，`mu` 是正态分布的均值，`sigma` 是正态分布的标准差。函数返回一个与 `x` 大小相同的概率密度值向量 `y`。

例如，如果要计算正态分布 N(0, 1) 中 x = 0 处的概率密度值，可以使用以下代码：

x = 0;
mu = 0;
sigma = 1;
y = normpdf(x, mu, sigma);

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相关问题

matlab正态分布概率密度函数

在MATLAB中，可以使用`normpdf`函数计算正态分布概率密度函数。其中，`normpdf(x, mu, sigma)`函数的参数意义如下：

- `x`：自变量，即要计算概率密度函数的横坐标；
- `mu`：正态分布的均值；
- `sigma`：正态分布的标准差。

具体使用方法如下：

x = -3:0.1:3; % 自变量取值范围
mu = 0; % 均值为0
sigma = 1; % 标准差为1
y = normpdf(x, mu, sigma); % 计算正态分布概率密度函数
plot(x, y); % 绘制概率密度函数曲线

上述代码将会绘制出均值为0，标准差为1的正态分布概率密度函数的曲线。

使用matlab绘制正态分布概率密度函数和累计分布函数

在MATLAB中，可以使用normpdf函数和normcdf函数分别绘制正态分布概率密度函数和累计分布函数。

绘制正态分布概率密度函数的代码如下：

mu = 0; % 均值
sigma = 1; % 标准差
x = -5 : 0.1 : 5; % 自变量范围
y = normpdf(x, mu, sigma); % 计算概率密度函数值

plot(x, y, 'LineWidth', 2); % 绘制概率密度函数图像
xlabel('x');
ylabel('f(x)');
title('Normal Probability Density Function');

这个代码可以绘制均值为0，标准差为1的正态分布概率密度函数的图像。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分布概率密度函数的图像。

绘制正态分布累计分布函数的代码如下：

mu = 0; % 均值
sigma = 1; % 标准差
x = -5 : 0.1 : 5; % 自变量范围
y = normcdf(x, mu, sigma); % 计算累计分布函数值

plot(x, y, 'LineWidth', 2); % 绘制累计分布函数图像
xlabel('x');
ylabel('F(x)');
title('Normal Cumulative Distribution Function');

这个代码可以绘制均值为0，标准差为1的正态分布累计分布函数的图像。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分布累计分布函数的图像。