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normCDF mAtlAB

normcdf函数用来获得正态分布的概率分布函数; normpdf用来获得正太分布的概率密度函数。 例如, norcdf(0,0,1)的值是0.5,表示N(0) = 0.5 第二个参数是均值,第三个参数是标准差。

正态分布的3σ准则知道吗,相差3σ概率已经约等于99.9%了,而你的是9σ,基本上就是1了。

solve('9*normcdf(a+2*a*x)+45*normcdf(-a+2*a*x)-5') 你不妨先试试

只有数值远远大于均值的时候,cdf才能近似取到1,应该是数据本身就是不到。 请检查一下 >> size(A)

matlab 中 p=normcdf([-1 1]); p(2)-p(1) 的具体含义是什么? 正态分布的累积分布值(x=-2~2), 0,1为正态分布的参数

x=norminv(p,mu,sigma)%概率为p,均值为mu,标准差为sigma时的x的值 即x=norminv(N,mu,sigma)

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...

因为那个是概率密度函数值啊 对他积分才是概率密度啊 有些函数值超过1有可能埃

不知道你想产生正态分布的什么?是分布函数、密度函数、还是随机数? 分布函数是normcdf(x,0,.1)其中x是你要取的随机变量值 密度函数是normpdf(x,0,.1)其中x是你要取的随机变量值 随机数是normrnd(0,.1,m,n)其中m和n是生成m行n列的随机数

A=A(:); alpha=0.05; [mu,sigma]=normfit(A); p1=normcdf(A,mu,sigma); [H1,s1]=kstest(A,[A,p1],alpha); n=length(A); if H1==0 disp('该数据服从正态分布。') end

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