matlab画标准正态分布

一种用于计量型数据的,连续的,对称的钟型频率分布的曲线,它是计量型数据用控制图的基础.当一组测量数据服从正态分布时,有大约68.26%的测量值落在平均值处正负一个标准差的区间内,大约95.44%的测量

随机变量X的概率密度函数为：{[1/sqrt(2pi)δ]}*exp[-(x-u)^2/(2*δ^2)]被称之为标准正态分布.

x=linspace(-3,3);y=normpdf(x,0,1);figure('color','w');plot(x,y,'k');holdon;fill([x(80:end)x(end)x(80

给你个例子,自己改区间x=(0:1000)/1000;y=0.5*pi^(0.5)*(erf(x)-erf(-inf));plot(x,y);

使用randn或者normpdfrandn产生标准正态分布转成需要的非正态分布：r=μ+δ*randn(m,n);normpdf产生正态分布normpdf(x,μ,δ)x为范围

生成服从标准正态分布（均值为0,方差为1）的随机数.基本语法和rand()类似.randn(5,1)%生成5个随机数排列的列向量,一般用这种格式randn(5)%生成5行5列的随机数矩阵randn([

Fm,fm输入后sigma=normpdf(norminv(Fm,0,1),0,1)/fmmiu=m-sigma*norminv(Fm,0,1)

normcdf求得是分布函数你应该用normpdf来计算概率密度.

xcorr计算自相关；fft求取相关的傅里叶变换即可得到功率谱密度,具体用法请查阅matlab自带的帮助文档.

x=3+randn(500,1);>>mean(x)ans=2.9648>>std(x)ans=1.0134>>y=normpdf(x,3,1);>>plot(x,y,'.')

MATLAB里有直接的函数.调用语法如下：（正态分布又被称为高斯分布）y=gaussmf(x,[sigc])其中x是变量,sig就是你图片里的σ,而c就是你图片里的μ,比如：下面是一个例子,你可以直接

x=-3:0.2:3;>>y=normpdf(x,0,1);>>plot(x,y)二维：

fplot('(1/sqrt(2*pi))*exp(-0.5*x^2)',[-44],'r');title('密度函数曲线');

两句话：1.正态分布（normaldistribution）又名高斯分布（Gaussiandistribution）2.cftool里面也可以自定义拟合的表达式.

概率密度normpdf累计分布normcdf再问：程序如下：你看看是哪里出了问题>>Year=[19811982198319841985198619871988198919901991];>>X=[3

x=(0:0.02:10);y=lognpdf(x,1.73,0.22);figure,subplot(121);plot(x,y);grid;xlabel('x');ylabel('p')%这是对数

Matlab中本身有Q函数,即qfunc()其反函数是qfuncinv()--------------------------------helpqfuncqfuncQfunctionSyntaxy=

http://site.ntvc.edu.cn/jxcg/KJ/Bernoulli/N_table.htm追问：什么?回答：你不是要正态分布表啊,是个链接啊·

%产生0~1均匀分布m=1000;n=10;u=rand(m,n);%产生a~b均匀分布a=-1;b=1;x=a+(b-a)*u;%正态分布函数的逆是求不出来的%只能通过瑞利分布产生%产生时需要两个0

symsatfun=exp(-t^2/2)/sqrt(2*pi);F=int(fun,t,-inf,t);t=0.00:0.01:3.49;eval(F)呵呵你不会是我同学吧?我也学数模的,几天前搞的