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这个正态分布的概率 怎么算

如下图,可以转化为标准正态分布计算,需要查表。 若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的正态分布,记为N(μ,σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分...

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...

=NORMDIST(32,30.6,1.4,TRUE)-NORMDIST(30,30.6,1.4,TRUE)

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

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

P(X>200)=1-P(X200的概率基本可以认为是0 而X

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...

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)

算出平均值和标准差μ、σ,代入正态分布密度函数表达式: f(x) = exp{-(x-μ)²/2σ²}/[√(2π)σ] 给定x值,即可算出f值。

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