MATLAB正太分布函数

最新推荐文章于 2024-04-06 19:26:34 发布
原创 最新推荐文章于 2024-04-06 19:26:34 发布 · 3.6k 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#matlab #数值计算 #正态分布

本文详细介绍了标准正态分布的分布函数及其应用，包括如何使用normcdf函数计算正态分布的概率。通过实例展示了不同参数下分布函数的计算过程。
normcdf(x); %标准正态分布的分布函数。 

normcdf(x,mu,sigma); %带平均值和方差μ和σ的正态分布，标准正态分布就是mu=0,sigma=1的特例。

%例如
>> normcdf(0,0,1)
ans =
    0.5

>> normcdf(inf,0,1)
ans =
     1

>> normcdf(-inf,0,1)
ans =
     0
matlab 正态分布
点云侠的博客
03-17 467
正态分布
Matlab实现正态分布
techDM的博客
09-08 4021
本文介绍了在Matlab中实现正态分布的几个常见操作。首先，通过使用randn函数可以生成服从正态分布的随机数。接着，使用normpdf函数可以绘制正态分布的概率密度函数图像。最后，通过normcdf函数可以计算正态分布的累积分布函数值。% 生成服从正态分布的随机数向量mu = 0;% 均值sigma = 1;% 标准差n = 1000;% 随机数个数% 绘制正态分布的概率密度函数图像mu = 0;% 均值sigma = 1;% 标准差% x轴范围。
Matlab正态分布函数
m0_66511306的博客
08-28 1万+
MATLAB中给出了[0, 1]区间均匀分布伪随机数的产生函数 rand。对于没有伪随机产生函数的计算机语言，可用以上算法来产生均匀分布的伪随机数。对于在区间[0, M]上均匀分布的随机数 x,其期望和方差为例如,在区间[o,1]上均匀分布的随机数的期望是 0.5,方差为 1/12。
MATLAB 生成均匀分布、正态分布、对数正态分布随机数
热门推荐
wanjiac的博客
06-27 7万+
1. 均匀分布 函数形式： x=rand(n,m) n - 行数 m - 列数 生成在0到1之间，满足均匀分布的随机数！ 实例 2. 正态分布 函数形式 x=randn(n,m) n - 行数 m - 列数 生成均值为0，方差为1的标准正态分布 实例 3. 对数正态分布 函数形式 x=lognrnd(mu,sigma,a,b) mu- 对数值的均值（mean of logarithmic values）；mu = log((m^2)/sqrt(v+m^2)); （m - ..
matlab 绘制正态分布图【2025最新版】
点云侠的博客
04-06 7930
使用matlab绘制正态分布图
matlab正太分布的反函数,怎样用matlab求标准正态分布函数的反函数函数值
weixin_33048525的博客
03-17 3234
怎样用matlab求标准正态分布函数的反函数函数值关注:257答案:2手机版解决时间 2021-02-11 07:10提问者夏日╮悲歌2021-02-10 10:46怎样用matlab求标准正态分布函数的反函数函数值最佳答案二级知识专家柒夏锦年2021-02-10 11:57Fm,fm输入后sigma= normpdf(norminv(Fm,0,1),0,1)/fmmiu=m-sigma*...
matlab：正态分布相关
碧海蓝天
04-01 1万+
简介 正态分布的概率密度分布函数(probability density function，常简写为pdf)： y=f(x∣μ,σ)=1σ2πe−(x−μ)22σ2y=f(x \mid \mu, \sigma)=\frac{1}{\sigma \sqrt{2 \pi}} e^{\frac{-(x-\mu)^{2}}{2 \sigma^{2}}}y=f(x∣μ,σ)=σ2π​1​e2σ2−(x−μ)2​ 正态分布的累积分布函数(Cumulative Distribution Function，常简写为cdf）
matlab正太分布随机取整数
05-28
你可以使用`round`函数配合生成正态分布随机数的函数来实现正态分布随机取整数的功能。例如，使用`randn`函数生成一个均值为mu，标准差为sigma的正态分布随机数，然后使用`round`函数将其取整即可。具体代码如下： ...
【matlab】Matlab中产生正态分布随机数的函数normrnd
优快云明星博主，认证博客专家，视频、Matlab领域优质创作者。
08-05 2万+
Date: 2018.8.5 转载自：https://blog.youkuaiyun.com/s334wuchunfangi/article/details/8163551 功能：生成服从正态分布的随机数 语法： R＝normrnd(MU,SIGMA) R＝normrnd(MU,SIGMA,m) R＝normrnd(MU,SIGMA,m,n) 说 明： R＝normrnd(MU,SIG...
基于MATLAB的正态分布与卡方分布（附完整代码与例题）
forest_LL的博客
12-27 4185
name代表概率分布函数名%K代表求X=K处的概率密度值%因为不同的分布，相关的参数个数可能不一样，所以有A,B,C比如，在二项分布中，假设一次实验事件Y发生的概率为p。在n次独立重复试验中，事件Y恰好发生K次的概率通常记为%bino代表二项分布。
Cauchy分布MATLAB代码
07-06
Cauchy分布MATLAB代码，需要自己设置均值和标准差。
matlab完成对符合正态分布数据的抽样
06-06
实现利用matlab对服从正态分布的数据进行抽样
基于MATLAB的泊松分布，正态分布与伽玛分布（附完整代码与例题）
forest_LL的博客
12-28 6015
根据概率论，事件之间的时间间隔应符合伽玛分布，由于时间间隔可以是任意数值，因此伽玛分布是一种连续概率分布。MATLAB本身非常适合用来处理向量和矩阵，所以，如果输入的x为一个向量的话，那么输出的y则是x各个点处的概率密度函数值。为(-1,1),(0,0.1),(0,1),(0,10),(1,1)时，正态分布的概率密度函数与分布函数曲线。为(1,1),(1,0.5),(2,1),(1,2),(3,1)时伽玛分布的概率密度函数与分布函数曲线。根据对称轴的值，也就是均值的大小可以对应曲线代表的正态分布。
基于MATLAB的泊松分布，正态分布与伽玛分布（附完整代码与例题
最新发布
2401_84140023的博客
04-06 2259
观察相邻两个事件之间时间间隔的分布情况，或者隔k个事件的时间间隔的分布情况。根据概率论，事件之间的时间间隔应符合伽玛分布，由于时间间隔可以是任意数值，因此伽玛分布是一种连续概率分布。为(-1,1),(0,0.1),(0,1),(0,10),(1,1)时，正态分布的概率密度函数与分布函数曲线。为(1,1),(1,0.5),(2,1),(1,2),(3,1)时伽玛分布的概率密度函数与分布函数曲线。%给定x,mu,sigma的值，就可以直接求该点的概率密度值。
c# 标准正太分布函数_机器学习入门 117 RBF核函数
weixin_40009472的博客
12-07 384
从黎明到黄昏，阳光充足，胜过一切过去的诗。--海子全文字数：3692字阅读时间：14分钟前言本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。在上一小节详解介绍了什么是核函数，并且以多项式核函数为例介绍了核函数的实际含义。本小节具体来介绍另外一种比较特殊的核函数：高斯核函数，高斯核函数是在SVM算法中使用最多的一种核函数。a 什么是高斯核函数？通常我们会将核函数表示成函数 K(x, y...
正太分布函数和反函数 标量值函数 (借鉴)
Irene_miss的博客
03-20 5411
--标准正态分布函数CREATE function [dbo].[normcdf] (   @p    decimal(28,18)       )                                                               AS                                                             ...
正态分布，Q函数，误差函数，补误差函数
枇杷树上的博客
07-30 2万+
正态函数（高斯分布） 若随机变量X服从一个位置参数为μ、尺度参数为σ的概率分布，且其概率密度函数为 f(x)=12π−−√σe−(x−μ)22σ2f(x)=12πσe−(x−μ)22σ2f(x)=\frac{1}{\sqrt{2π} \sigma}e^{-\frac{(x- \mu)^{2}}{2 \sigma ^{2}}} 则这个随机变量就称为正态随机变量，正态随机变量服从的分布就称为正...
图像添加柯西分布噪声
qq_18343569的博客
12-15 2263
clc,clear,close all warning off feature jit off im = imread('coloredChips.png'); Z0 = imnoise_Cauchy(size(im,1),size(im,2),0.2,3); Z1 = im2uint8(Z0); % 类型转换 figure('color',[1,1,1]), im(:,:,1) = im(:
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值