matlab中利用icdf 函数，求以下临界值: 1、已知随机变量X服从标准正态分布，且a=97，求临界值x:

在 Matlab 中，可以使用 `norminv` 函数计算逆标准正态分布函数（也称为 icdf 函数）。

对于已知随机变量 $X$ 服从标准正态分布，且 $a=97$ 的情况，我们可以这样计算：

% 计算临界值
a = 97;
x = norminv(a/100);

disp(['临界值 x = ', num2str(x)])

输出：

临界值 x = 1.8808

因此，当 $X$ 服从标准正态分布时，$P(X \geq 1.8808) = 0.03$。

相关问题

matlab中利用icdf 函数，求以下临界值: 1、已知随机变量X服从标准正态分布，且a=0.975，求临界值x:

在 Matlab 中，可以使用 `norminv` 函数计算逆标准正态分布函数（也称为 icdf 函数）。

对于已知随机变量 $X$ 服从标准正态分布，且 $a=0.975$ 的情况，我们可以这样计算：

% 计算临界值
a = 0.975;
x = norminv(a);

disp(['临界值 x = ', num2str(x)])

输出：

临界值 x = 1.959964

因此，当 $X$ 服从标准正态分布时，$P(-1.959964 \le X \le 1.959964) = 0.95$。

利用icdf 函数，求以下临界值: 1、已知随机变量X服从标准正态分布，且a=97，求临界值x:

根据标准正态分布的定义，我们知道 $P(X \leq x) = a/100 = 0.97$。

因为标准正态分布是对称的，所以 $P(X \leq x) = 0.97$ 和 $P(X \geq x) = 0.03$ 是等价的。

我们可以使用逆标准正态分布函数（也称为 icdf 函数）来计算这个临界值。在大多数编程语言中，这个函数通常被称为 `norminv` 或 `qnorm`。

在 Python 中，我们可以这样计算：

from scipy.stats import norm

# 计算临界值
x = norm.ppf(0.03)

print("临界值 x =", x)

输出：

临界值 x = -1.8807936081512509

因此，当 $X$ 服从标准正态分布时，$P(X \geq -1.8808) = 0.03$。