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如何用mAtlAB计算正态分布概率分布函数的积分?

Y = cdf('norm' ,X,A,B); 'norm' (Normal distribution)%正态分布 X就是你要求的从负无穷到X的积分 A 为平均值 B 为标准差 例如,计算均值为0 标准差为1 的分布,从负无穷到 1 的积分 N=cdf('normal',1,0,1) N = 0.84134

用matlab求正态分布概率的函数是normpdf,使用格式为 Y = normpdf(X,mu,sigma) mu——均值μ sigma——标准偏差σ 使用MatLab画出正态分布的概率密度函数 x=[-10:0.01]; y=normpdf(x,0,1);%正态分布函数 figure; axes1=axes('Pos',[0.1 0.1 0.85 0.85]...

程序: clear x=-4:0.01:4; miu=0;sigma=1; y1=normpdf(x,miu,sigma); y2=normcdf(x,miu,sigma); %前者是密度,后者是分布 y3=normrnd(miu,sigma,1,length(x)); %高斯白噪声 z1=x+4; z2=sort(y3); y4=normcdf(z2,miu,sigma); figure(1) subplot...

normcdf是数值型,而这里因为积分的上限有x2,所以最好用函数型的(其实数值型的也可以,但需要更多的步骤),下面给出函数型的计算方法: syms x1 x2 f=exp(-x1.^2/2)/sqrt(2*pi); g=exp(-x2.^2/2)/sqrt(2*pi); y=int(int(f,x1,0,x2)*g,x2,0,10...

>> poissinv(0.7211,5) ans = 6 Critical Values of Distribution functions. betainv - Beta inverse cumulative distribution function. binoinv - Binomial inverse cumulative distribution function. chi2inv - Chi square inverse cumulat...

用matlab建立一个正态密度函数的概率表,可以使用循环语句和integral()数值积分函数求得其概率值。实现代码如下: str=[' x q(x)']; fprintf('%s\n',str) for x=0:0.1:5 fun = @(v) exp(-v.^2/2)/sqrt(2*pi); q = integral(fun,-Inf,x); A=[x ...

normpdf出来的是一个数,而int算积分第一个输入要是一个符号函数 你的问题可以用normcdf来做 normcdf(upperBound,mu,sigma)-normcdf(lowerBound,mu,sigma)

>> pd=makedist('Normal'); >> x = -4:0.01:4; >> y=cdf(pd,x); >> plot(x,y)

MATLAB里有直接的函数。调用语法如下:(正态分布又被称为高斯分布)y=gaussmf(x,[sigc])其中x是变量,sig就是你图片里的σ,而c就是你图片里的μ,比如:下面是一个例子,你可以直接复制到MATLAB中运行就可以得到一个方差为2,均值为5的正态分布...

01 首先,我们需要将我们要分析的数据文件整理为矩阵文件,即行列分明的数据文件。 02 我们打开matlab之后,点击菜单栏里的“import data”,准备加载我们需要统计分析的数据。 03 打开加载界面之后,我们找到我们要加载的数据文件,点击打开。 04 ...

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