matlab 正态右尾函数的反函数

正态右尾函数是指右侧有截尾的正态分布函数，其反函数也称为正态右尾分位函数。在 MATLAB 中，可以使用 `icdf` 函数来计算正态右尾分位函数。

具体来说，如果要计算均值为 mu、标准差为 sigma 的正态右尾分布在概率水平 p 处的分位点 x，可以使用以下语法：

x = icdf('normal', p, mu, sigma)

其中，`'normal'` 表示正态分布函数的名称，`p` 是概率水平，`mu` 是均值，`sigma` 是标准差，`x` 是分位点。

需要注意的是，由于正态右尾分布是右侧有截尾的分布，因此在使用 `icdf` 函数计算分位点时，需要将概率水平转换为右侧概率，即 `1-p`。

相关问题

matlab 正态分布已知概率求x

根据正态分布的定义，可以使用标准正态分布表或MATLAB内置函数norminv来计算已知概率对应的x值。

方法一：使用标准正态分布表

步骤一：将已知概率转化为标准正态分布的z值，即z = (x - μ) / σ。

步骤二：查找标准正态分布表，找到对应z值下的概率。

步骤三：根据标准正态分布表，反推出对应概率下的z值，即z0。

步骤四：将z0转化为对应的x值，即x = μ + σ * z0。

示例代码：

假设已知正态分布的均值为μ=2，标准差为σ=1，要求求出累积概率为p=0.8时对应的x值。

% 步骤一：计算z值
z = norminv(0.8, 0, 1); % z = 0.8416

% 步骤四：计算x值
x = 2 + 1 * z; % x = 2.8416

方法二：使用MATLAB内置函数norminv

MATLAB内置函数norminv可以直接计算已知概率对应的x值，不需要手动查表。

示例代码：

假设已知正态分布的均值为μ=2，标准差为σ=1，要求求出累积概率为p=0.8时对应的x值。

x = norminv(0.8, 2, 1); % x = 2.8416

其中，0.8为累积概率，2为均值，1为标准差。

matlab归一化和反归一化函数

Matlab中常用的归一化函数有最小-最大归一化（min-max normalization）、Z-score归一化（Z-score normalization）和小数定标规范化（decimal scaling normalization）等。其中，最小-最大归一化将数据缩放到[0,1]区间内，Z-score归一化将数据缩放到均值为0，标准差为1的正态分布中，小数定标规范化则是将数据除以一个适当的基数，使得所有数据的绝对值都小于1。反归一化函数则是将归一化后的数据还原为原始数据的函数，其实现方法与归一化函数相对应。

以下是Matlab中常用的归一化和反归一化函数：

最小-最大归一化：

function [X_norm, min_val, max_val] = minmax_normalize(X)
    min_val = min(X);
    max_val = max(X);
    X_norm = (X - min_val) / (max_val - min_val);
end
function X = minmax_denormalize(X_norm, min_val, max_val)
    X = X_norm * (max_val - min_val) + min_val;
end

Z-score归一化：

function [X_norm, mu, sigma] = zscore_normalize(X)
    mu = mean(X);
    sigma = std(X);
    X_norm = (X - mu) / sigma;
end
function X = zscore_denormalize(X_norm, mu, sigma)
    X = X_norm * sigma + mu;
end

小数定标规范化：

function [X_norm, base] = decimal_scaling_normalize(X)
    base = ceil(log10(max(abs(X))));
    X_norm = X / (10^base);
end
function X = decimal_scaling_denormalize(X_norm, base)
    X = X_norm * (10^base);
end