matlab画正太分布的图像用什么函数

可以使用 `normpdf` 函数绘制正态分布的概率密度函数图像，也可以使用 `normrnd` 函数生成正态分布的随机数并用 `histogram` 函数绘制直方图。以下是两种方法的示例代码：

使用 `normpdf` 函数绘制概率密度函数图像：

mu = 0; % 均值
sigma = 1; % 标准差
x = -5:0.1:5; % 横坐标范围
y = normpdf(x, mu, sigma); % 计算概率密度函数值
plot(x, y); % 绘制图像
title('正态分布概率密度函数');
xlabel('随机变量');
ylabel('概率密度');

使用 `normrnd` 和 `histogram` 函数绘制直方图：

mu = 0; % 均值
sigma = 1; % 标准差
x = normrnd(mu, sigma, [1, 1000]); % 生成随机数
histogram(x, 'Normalization', 'pdf'); % 绘制直方图
hold on;
% 绘制理论概率密度函数图像
x = -5:0.1:5;
y = normpdf(x, mu, sigma);
plot(x, y);
hold off;
title('正态分布直方图和概率密度函数');
xlabel('随机变量');
ylabel('频率/概率密度');
legend('直方图', '概率密度函数');

这些代码可以在 MATLAB 命令窗口中直接运行。

相关问题

matlab画正态分布

您可以使用 "normpdf" 函数绘制正态分布的概率密度函数。以下是一个简单的 MATLAB 代码示例：

x = -5:0.1:5; % 定义 x 轴范围
mu = 0; % 均值
sigma = 1; % 标准差
y = normpdf(x, mu, sigma); % 计算概率密度函数值
plot(x, y); % 绘制图像

代码解释：

- `x` 定义了 x 轴范围，这里取 -5 到 5，间隔为 0.1。
- `mu` 是正态分布的均值。
- `sigma` 是正态分布的标准差。
- `normpdf` 函数计算了 x 轴上每个点对应的概率密度函数值。
- `plot` 函数绘制了概率密度函数图像。

您可以根据需要调整均值、标准差、以及 x 轴范围等参数。

matlab正态分布函数图像

在MATLAB中，你可以使用`normpdf`或`normcdf`函数来创建正态分布的概率密度函数(PDF)或累积分布函数(CDF)的图形。这两个函数分别对应于标准正态分布的数学公式。

1. `normpdf(x, mu, sigma)`函数用于计算给定均值`mu`和标准差`sigma`下，x处的标准正态分布概率密度。`x`是一个向量，表示你想要评估概率的位置。返回的结果是一个与`x`长度相同的向量，表示每个位置的概率密度。

2. `normcdf(x, mu, sigma)`则生成指定均值和标准差的正态分布累积分布函数值。这个函数返回的是小于或等于`x`的所有数值落在正态分布区域的概率。

要绘制正态分布图像，可以这样做：

% 设置参数
mu = 0;          % 均值
sigma = 1;       % 标准差

% 创建从负无穷到正无穷的x轴范围
x = -4:0.01:4;

% 计算PDF
y_pdf = normpdf(x, mu, sigma);

% 计算CDF
y_cdf = normcdf(x, mu, sigma);

% 绘制PDF图
plot(x, y_pdf, 'LineWidth', 2);
xlabel('X');
ylabel('Probability Density');
title(['Normal Distribution (mu = ', num2str(mu), ', sigma = ', num2str(sigma), ')']);
grid on;

% 绘制CDF图
hold on;
plot(x, y_cdf, 'r--', 'LineWidth', 2);
legend('PDF', 'CDF');

运行上述代码后，你会得到两个图表，一个展示PDF，另一个展示CDF，它们都展示了标准正态分布的特点。