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这个正态分布的概率 怎么算

你好!可以如图转化为标准正态分布计算,需要查表。经济数学团队帮你解答,请及时采纳。谢谢!

正态分布函数的语法是NORMDIST(x,mean,standard_dev,cumulative)cumulative为一逻辑值,如果为0则是密度函数,如果为1则是累积分布函数。如果画正态分布图,则为0。 例如均值10%,标准值为20%的正态分布: 先在A1中敲入一个变量,假定-50,...

1、请看下面这张正态分布图,曲线的正中间是的值是用PERT技术(三点估算)算出来的期望值,曲线上的值在横轴代表实际值(例如天数、成本等),纵轴代表概率密度(该横轴值出现的可能性)。 2、如图中,曲线下方到横轴的面积就是这段曲线的横轴取...

图像是一条位于x轴上方的钟形曲线,σ2 ):关于μ对称,称为标准正态分布,分布越分散。正态分布的密度函数的特点是,而取离μ越远的值的概率越小,称此随机向量遵从多维正态分布,在正(负)无穷远处取值为0,1),所以正态分布记作N(μ,分布越集...

如图转化成标准正态分布就可以查表了。经济数学团队帮你解答,请及时采纳。谢谢!

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

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

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)

看不懂,太抽象了

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