matlab正态分布反函数

Matlab中的正态分布反函数是norminv()函数。该函数的语法为：

x = norminv(p, mu, sigma)

其中p是一个介于0和1之间的概率值，mu是正态分布的平均值，sigma是正态分布的标准差。函数返回的x是使得累积分布函数达到概率值p的x值，即p = normcdf(x, mu, sigma)。

例如，如果我们希望计算正态分布的95%置信区间，可以使用norminv()函数来计算：

mu = 10;
sigma = 2;
p = 0.95;
interval = norminv([0.025, 0.975], mu, sigma)

这将返回一个长度为2的向量interval，包含了均值为mu，标准差为sigma的正态分布中95%的值所在的区间。

相关问题

matlab 正态分布反函数

在MATLAB中，正态分布反函数也称为逆高斯函数或标准正态分布的逆函数。它是指给定一个概率值，计算出对应的随机变量取值，使得该随机变量服从标准正态分布。MATLAB中可以通过norminv函数来计算正态分布反函数。norminv函数需要两个输入参数：概率值和均值（默认值为0）以及标准差（默认值为1）。例如，要计算标准正态分布下第95%的分位点，可以使用以下命令：

norminv(0.95, 0, 1)

返回值为1.6449。

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`。