matlab 正态分布函数求概率

均值就是期望EX方差就是标准差的平方,正太分布服从（EX,方差）,一般这类计算都是先代换,变成标准正太分布Z=(x-μ)/σ,然后查表,我查表0.9505是对应的1.65然后代入计算167.630

matlab只能通过仿真来模拟,而不是准确的概率密度函数.具体程序是下边这样的.x1=2+randn([100000,1]);x2=4+randn([100000,1]);Y=714+807*(x1)

由于独立的正态分布的线性组合仍服从正态分布,所以Y=∑1,n(Xi)仍服从正态分布.EY=0,DY=D∑1,n(Xi)=∑1,n(DXi)=nθ；于是Y~N（0,nθ)

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);

如果是指“在一个坐标中作两个图”,可以用holdonholdon;%%%%%图形可以叠加holdoff%%%%%关闭holdon命令,

[xy]=meshgrid(-5:0.1:5);z=1/(2*pi).*exp(-x.^2-y.^2);h=mesh(x,y,z);set(h,'edgecolor','non

x=norminv(p,mu,sigma)%概率为p,均值为mu,标准差为sigma时的x的值,mu默认为0,sigma默认为1,即默认为标准正态分布函数的反函数.如norminv(0.6,1,2)

去这里看看能不能帮到你再问：这也只是说了多元正态分布的，没有给出具体三维正态分布的，希望能给具体的公式。

你具体是要算什么?如果是已知x=一个值.,求N(x),可以用px=normcdf(x,MU,SIGMA).MU为均值,SIgMUA为标准差.如果写成normcdf(x),则默认MU为0,SIgMUA为

x=norminv(p,mu,sigma),p为下分位概率值,mu为期望,sigma为方差再问：谢谢，可以了，想问一下’p为下分位概率值‘中的下分位是什么意识？再答：小于等于x的概率值

normcdf求得是分布函数你应该用normpdf来计算概率密度.

matlab中正态分布函数中存在未知数磁铁有极性,磁场有方向,电机的转子上的原理跟你这个很像

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

X的平方可看作X的函数.正如我们所学,若X服从标准正态分布,则他的函数也应服从标准正态分布,概率密度函数是一样的.这样X方的期望和方差由书中公式亦可求.关键是若X是样本,则X方的西格玛和服从x方分布,

此题是μ=0,σ=1的正态分布,求概率只要查标准正态分布表(任何一本概率书附录都有)具体的概率你没有说清楚,所以没办法求出具体的值不需要求此积分,该积分的被积函数无原函数,只能利用数值分析求出数值解.

见图片.

这个可以用正太分布的公式求解,不麻烦的,就是解指数函数,已知概率后只有一个未知数X,两边同时取对数,再开根号,就是一个线性方程,可以直接人工求的的,用matlab更简单.

首先,前面那个GB4086-183正态分布函数表您应该看得比较明白了.然后,后面给出的“正态分布概率表”也是正态分布表,只是一种特殊的表.它给出的F(t)其实是这样的：假设随机向量Z服从标准正态分布,

独立的正态分布的线性组合任然是正态分布,所以只需要求出Z1和Z2的期望和方差就可以了,到这你就应该能做了!再问：具体公式什么？我们没学过关于正态分布这方面的内容再答：其中u为均值，o为标准差再问：不是

三者的比例为3:4:5,则落在三个区间的白绿分别为0.25,0.333,0.417所以(x1-60)/3=-0.675(x2-60)/3=0.21再问：谢谢回答