正态分布的概率密度函数
时间: 2023-09-11 15:12:56 浏览: 51
正态分布的概率密度函数(Probability Density Function,PDF)为:
$$
f(x)=\frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}
$$
其中,$\mu$ 为均值,$\sigma$ 为标准差。这个函数在 $x=\mu$ 处取得最大值,对称轴为 $x=\mu$。
相关问题
正态分布 概率密度 函数
正态分布概率密度函数是一种常见的连续概率分布函数,也被称为高斯分布。它的形状呈钟形曲线,对称于均值。
其概率密度函数的表达式为:$f(x) = \frac{1}{\sigma \sqrt{2\pi}}e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}}$
其中,$\mu$ 是期望值,$\sigma$ 是标准差。
matlab正态分布概率密度函数
在MATLAB中,可以使用`normpdf`函数计算正态分布概率密度函数。其中,`normpdf(x, mu, sigma)`函数的参数意义如下:
- `x`:自变量,即要计算概率密度函数的横坐标;
- `mu`:正态分布的均值;
- `sigma`:正态分布的标准差。
具体使用方法如下:
```matlab
x = -3:0.1:3; % 自变量取值范围
mu = 0; % 均值为0
sigma = 1; % 标准差为1
y = normpdf(x, mu, sigma); % 计算正态分布概率密度函数
plot(x, y); % 绘制概率密度函数曲线
```
上述代码将会绘制出均值为0,标准差为1的正态分布概率密度函数的曲线。