matlab正态分部

您的代码中有几个错误。首先，您在定义被积函数J、K和L时，没有给出mu和sigma的值。其次，您在计算J1、K1和L1时，将积分区间从0.6到1改为了0.2到1。最后，您在将符号解转为数值解时，将变量名写成了f1、f2和f3，而不是J2、K2和L2。

以下是修正后的代码：

clc; clear; syms x mu sigma;
J = (1./(sigma.*sqrt(2.*pi))).*exp((-(x-mu).^2)./(2.*(sigma).^2)); % 定义被积函数J
K = (1./(x.*sigma.*sqrt(2.*pi))).*exp((-(x-mu).^2)./(2.*(sigma).^2)); % 定义被积函数K
L = (x./(sigma.*sqrt(2.*pi))).*exp((-(x-mu).^2)./(2.*(sigma).^2)); % 定义被积函数L

mu = 0; % 均值
sigma = 1; % 方差

J1 = int(J, x, 0.2, 1); % 求函数J对符号变量x从0.2到1的定积分
K1 = int(K, x, 0.2, 1); % 求函数K对符号变量x从0.2到1的定积分
L1 = int(L, x, 0.2, 1); % 求函数L对符号变量x从0.2到1的定积分

J2 = double(J1); % 将符号解转为数值解J2
K2 = double(K1); % 将符号解转为数值解K2
L2 = double(L1); % 将符号解转为数值解L2

关于正态分布的问题，您可以使用MATLAB的normcdf函数来计算正态分布的累积分布函数值，使用normpdf函数来计算正态分布的概率密度函数值。例如，要计算正态分布的累积分布函数值在区间\[-∞, x\]的概率，可以使用normcdf(x, mu, sigma)。要计算正态分布的概率密度函数值在点x处的值，可以使用normpdf(x, mu, sigma)。

希望对您有所帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【无标题】matlab正态分布函数积分](https://blog.csdn.net/weixin_45966934/article/details/121801599)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [matlab检验序列是否正态分布,Matlab正态分布检验--Jarque-Bera检验(不能用于小样本检验)...](https://blog.csdn.net/weixin_33316366/article/details/115950246)[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^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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