如何用matlab求正态分布95%的置信区间

可以使用MATLAB中的norminv函数来计算正态分布的置信区间。具体步骤如下：

1.设定置信水平alpha，一般取0.95。
2.计算样本均值mu和样本标准差sigma。
3.计算标准误差SE=sigma/sqrt(n)，其中n为样本容量。
4.计算z分数，可以使用norminv函数计算，z=norminv(1-alpha/2)。
5.计算置信区间的下限和上限，分别为mu-z*SE和mu+z*SE。

示例代码如下：

alpha = 0.95; % 置信水平
data = randn(100,1); % 生成100个正态分布的随机数
mu = mean(data); % 计算样本均值
sigma = std(data); % 计算样本标准差
SE = sigma/sqrt(length(data)); % 计算标准误差
z = norminv(1-alpha/2); % 计算z分数
CI_lower = mu - z*SE; % 计算置信区间下限
CI_upper = mu + z*SE; % 计算置信区间上限
disp(['置信区间为[', num2str(CI_lower), ',', num2str(CI_upper), ']']); % 输出结果

其中，data为样本数据，可以根据实际情况替换成自己的数据。运行代码后，输出结果为置信区间的下限和上限。