matlab标准正态分布表
时间: 2024-08-15 12:00:40 浏览: 242
MATLAB是一种流行的数学软件,其中包含了对标准正态分布的常用计算功能。标准正态分布,也称为高斯分布,它的均值(μ)为0,标准差(σ)也为1。在MATLAB中,你可以使用`normcdf`函数来查询该分布对应的累积分布函数(CDF),即给定某个z值(Z = (X - μ) / σ),查找出这个值落在正态分布下方的概率。
例如,`p = normcdf(z)`会返回对应于z值的标准化正态分布概率。此外,如果需要生成随机样本,可以使用`randn`函数,它会生成符合标准正态分布的随机数。
如果你需要查阅标准正态分布表的数据,MATLAB本身并不直接提供这种静态表格,但在其他统计工具或在线资源中能找到。然而,内置的函数能方便地进行复杂的数值计算。如果你需要查看标准正态分布的可视化图表,可以使用`normpdf`或`histogram(randn(n))`等命令来生成图形。
相关问题
matlab标准正态分布函数
在Matlab中,可以使用normcdf函数来计算标准正态分布曲线下的面积。该函数的语法如下:
P = normcdf(X, mu, sigma)
其中,X是正态分布曲线上的点,mu是正态分布曲线的平均值,sigma是正态分布曲线的标准偏差。函数返回的P是曲线下方的面积。
如果需要绘制计算面积,可以设置plotting参数为1。例如:
P = normcdf(X, mu, sigma, 'plotting', 1)
这样会在图形窗口中显示出曲线并高亮显示计算面积的部分。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [概率分布函数(正态分布):该函数计算正态分布曲线下的概率-matlab开发](https://download.csdn.net/download/weixin_38504687/19299479)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [二.用matlab生成想要的分布数据——正态分布](https://blog.csdn.net/weixin_47693142/article/details/121142177)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
matlab 标准正态分布累计密度函数
Matlab中标准正态分布累计密度函数可使用normcdf函数实现,其语法如下:
Y = normcdf(X)
其中X为标准正态分布的变量,Y为对应的累计密度函数值。
标准正态分布的概率密度函数是一个钟形曲线,其均值为0,方差为1,而累计密度函数则是概率密度函数的积分。因此,标准正态分布累计密度函数表示小于或等于给定值的概率。
例如,要求标准正态分布变量X=1.5时的累计密度函数值,可以使用以下代码:
Y = normcdf(1.5)
返回值Y约为0.9332。
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