正态分布 matlab

正态分布是一种常见的连续概率分布，在统计学中也被称为高斯分布，其特点是形状像钟形曲线，中心对称且两边的概率密度随着离均值（平均值）的距离增加而快速下降。在MATLAB中，你可以利用内置函数来处理正态分布。

1. **生成随机数**：`randn()`函数可以生成标准正态分布的随机数，例如 `x = randn(1000,1)` 会生成一个1000维的标准正态向量。

2. **概率密度函数(pdf)**：`normpdf(x, mu, sigma)` 函数计算给定均值`mu`和标准差`sigma`的正态分布概率密度，其中`x`是需要评估点。

3. **累积分布函数(cdf)**：`normcdf(x, mu, sigma)` 计算指定数值小于等于`x`的累计概率，同样`mu`和`sigma`用于指定分布参数。

4. **绘图**：`histogram(randn(1000,1))` 可以创建一个正态分布的直方图，显示数据落在不同区间内的频率。

相关问题

正态分布matlab

在 MATLAB 中，你可以使用 `normrnd` 函数生成符合正态分布的随机数。以下是一个示例：

% 设定正态分布的均值和标准差
mu = 0;     % 均值
sigma = 1;  % 标准差

% 生成符合正态分布的随机数
rng('default');  % 设置随机数种子，确保结果可复现
data = normrnd(mu, sigma, [100, 1]);  % 生成100个随机数

% 绘制直方图
histogram(data, 'Normalization', 'pdf');  % 使用概率密度函数进行归一化
hold on;

% 绘制理论正态分布曲线
x = linspace(min(data), max(data), 100);
y = normpdf(x, mu, sigma);
plot(x, y, 'r-', 'LineWidth', 2);

% 添加图例和标签
legend('数据分布', '理论正态分布');
xlabel('随机数');
ylabel('概率密度');
title('正态分布示例');

运行以上代码，将会生成一个包含随机数据和理论正态分布曲线的直方图。你可以根据自己的需要调整均值 `mu` 和标准差 `sigma` 的值，并修改生成随机数的数量。

高斯正态分布 matlab

在 MATLAB 中，可以使用 ` normpdf` 函数和 ` normcdf` 函数分别计算高斯（正态）分布的概率密度函数和累积分布函数。

例如，以下代码演示了如何计算均值为 2，标准差为 1 的正态分布在 x = 1 处的概率密度和累积分布：

mu = 2; % 均值
sigma = 1; % 标准差
x = 1; % 计算概率密度和累积分布的点

pdf = normpdf(x, mu, sigma); % 计算概率密度函数
cdf = normcdf(x, mu, sigma); % 计算累积分布函数

disp(['概率密度函数值：', num2str(pdf)]);
disp(['累积分布函数值：', num2str(cdf)]);

输出结果：

概率密度函数值：0.241970724519143
累积分布函数值：0.308537538725986

其中，`normpdf(x, mu, sigma)` 函数返回均值为 `mu`、标准差为 `sigma` 的正态分布在 `x` 处的概率密度函数值。`normcdf(x, mu, sigma)` 函数返回均值为 `mu`、标准差为 `sigma` 的正态分布在 `x` 之前的累积分布函数值。