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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。

(1) p1=1-normcdf(5,5,4) %或p1=normspec([5,inf],5,4) (2) p2=normcdf(4,5,4)-normcdf(-2,5,4) %或p2=normspec([-2,4],5,4) (3) p3=1-(normcdf(3,5,4)-normcdf(-3,5,4)) %或p3=normspec([-3,3],5,4,'outside') (4) x=norminv(0.9,5,4)

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。

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)

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

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...

由于给出的积分方程为标准的正态分布函数,所以可以用matlab自带的normcdf()来求解积分值。 function y =norm_fun(x) %norm_fun.m y=normcdf(x,0,1); end >>x=0.5;y =norm_fun(x) y=0.69146 也可以利用 quadgk()自适应数值积分函数(Gauss K...

normpdf(x)正态分布概率密度函数 normcdf(x)正态分布累积密度函数

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...

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)

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