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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

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...

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]...

x=norminv(p,mu,sigma),p为下分位概率值,mu为期望,sigma为方差

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...

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]...

>> 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...

试试这个: clcclearclear allsyms x1 x2t2=0.01:1:5;y=sym('1/(sqrt(2*pi)*x2)*exp(-(x1-20)^2/(2*x2*x2))');y1=subs(y,x2,t2);int_y=int(y1,x1,-inf,32);x2不能从0开始,因为在分母上,运行有点慢,我把步长改为1了,你可以自己改回来。

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,[sig c]) 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...

在命令窗口中输入randtool然后出来一个图框,选择normal正态分布,在sample中输入样点数,不要太大 不好处理 100000就差不多了 然后export输出数据到工作空间中 积分你自己用int试试就行了

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