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normCDF mAtlAB

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)

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 ...

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

举个例子,a=1 就这样写 >> a=1; >> figure(1) >> title(['This is figure for a=' num2str(a)]) *********************** 总之title里面只能是一个字符串,你想办法把变量加到字符串里面就OK了。

对于MATLAB中title()函数,要想标题随变量改变,则必须要将变量值转化成字符,例如: a = 4; % 变量 title([' 前面字符 ', num2str(a), '后面字符']) 举个例子: n = 5; for j = 1:n figure title(['Tesing', num2str(j), ' figure']) end

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。

matlab中: function f=p_judge(A,alpha) % 本程序用于判别所给数据源在置信率为0.05时的概率分布形式.A的形式为n×1. [mu,sigma]=normfit(A); p1=normcdf(A,mu,sigma); [H1,s1]=kstest(A,[A,p1],alpha) n=length(A); if H1==0 disp(\'该数据源服...

title(['order=',num2str(a(i))])

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

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