示标准正态分布的逆累积概率分 布函数 matlab
时间: 2023-08-24 11:34:34 浏览: 36
在Matlab中,可以使用norminv函数来求解标准正态分布的逆累积概率分布函数。norminv函数的语法如下:
```matlab
X = norminv(P)
```
其中,P是概率值,X是对应的标准正态分布的随机变量取值的阈值。例如,要求在标准正态分布中,使得随机变量小于等于x的概率为0.95,即p=0.95,可以使用下面的代码:
```matlab
x = norminv(0.95)
```
运行结果为:
```
x = 1.6449
```
这个结果与之前的计算结果非常接近,表示在标准正态分布中,使得随机变量小于等于1.6449的概率为0.95。
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标准正确状态分数布的累积概率分数布函数 matlab
在 Matlab 中,可以使用 `normcdf` 函数来计算标准正态分布的累积概率分布函数。具体使用方法如下:
```matlab
x = 1.5; % 输入的随机变量值
p = normcdf(x); % 计算标准正态分布的累积概率分布函数值
```
其中,`x` 是输入的随机变量值,`p` 是计算得到的标准正态分布的累积概率分布函数值。需要注意的是,`normcdf` 函数的输入参数可以是一个向量或者矩阵,此时输出结果也会相应变成与输入相同维度的向量或矩阵。
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:
```matlab
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:
```matlab
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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