matlab正态分布函数

MATLAB中计算正态分布函数可以使用`normpdf`和`normcdf`函数。

`normpdf`函数用于计算正态分布的概率密度函数，其语法为：

y = normpdf(x, mu, sigma)

其中，`x`为自变量，`mu`为正态分布的均值，`sigma`为正态分布的标准差，`y`为对应的概率密度函数值。

例如，计算正态分布均值为0，标准差为1时，自变量为0的概率密度函数值可以使用如下代码计算：

y = normpdf(0, 0, 1)

`normcdf`函数用于计算正态分布的累积分布函数，其语法为：

y = normcdf(x, mu, sigma)

其中，`x`为自变量，`mu`为正态分布的均值，`sigma`为正态分布的标准差，`y`为对应的累积分布函数值。

例如，计算正态分布均值为0，标准差为1时，自变量为0的累积分布函数值可以使用如下代码计算：

y = normcdf(0, 0, 1)

相关问题

matlab 正态分布函数

在MATLAB中，有几个函数可以用于处理正态分布函数。其中包括normpdf、normcdf和norminv。

- normpdf函数用于计算正态分布的概率密度函数。它的用法是normpdf(X, mu, sigma)，其中X是输入的数值，mu是平均值，sigma是标准差。例如，如果要画出标准正态分布的概率密度函数，可以使用以下代码：

x = -10:0.01:10;
y = normpdf(x, 0, 1);
plot(x, y);
grid on;

这段代码会生成一个在x轴范围为-10到10的图形，展示了标准正态分布的概率密度函数。

- normcdf函数用于计算正态分布的累积分布函数。它的用法是normcdf(X, mu, sigma)，其中X是输入的数值，mu是平均值，sigma是标准差。例如，如果要画出标准正态分布的累积分布函数，可以使用以下代码：

x = -10:0.01:10;
y = normcdf(x, 0, 1);
plot(x, y);
grid on;

这段代码会生成一个在x轴范围为-10到10的图形，展示了标准正态分布的累积分布函数。

除了这两个函数，还有norminv函数可以用于计算正态分布的逆函数，即给定累积概率值，计算对应的分位点。norminv的用法是norminv(p, mu, sigma)，其中p是累积概率值，mu是平均值，sigma是标准差。

总结来说，在MATLAB中，可以使用normpdf函数来计算正态分布的概率密度函数，使用normcdf函数来计算正态分布的累积分布函数，使用norminv函数来计算正态分布的逆函数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【Matlab】正态分布常用函数normpdf_normcdf_norminv_normrnd_normfit](https://blog.csdn.net/shanchuan2012/article/details/52901758)[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^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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matlab正态分布反函数

Matlab中的正态分布反函数是norminv()函数。该函数的语法为：

x = norminv(p, mu, sigma)

其中p是一个介于0和1之间的概率值，mu是正态分布的平均值，sigma是正态分布的标准差。函数返回的x是使得累积分布函数达到概率值p的x值，即p = normcdf(x, mu, sigma)。

例如，如果我们希望计算正态分布的95%置信区间，可以使用norminv()函数来计算：

mu = 10;
sigma = 2;
p = 0.95;
interval = norminv([0.025, 0.975], mu, sigma)

这将返回一个长度为2的向量interval，包含了均值为mu，标准差为sigma的正态分布中95%的值所在的区间。