Matlab中标准正态分布的模型公式是什么?

有,用normcdf(x,0,1)就是标准正态分布的分布函数.如果是带平均值和方差μ和σ的正态分布,用normcdf(x,mu,sigma)标准正态分布就是mu=0,sigma=1的特例.例如>>no

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

为什么要将Z带入一般正态分布的分布函数里?如你所言,如果X服从N(µ,σ^2),那么Z也就服从标准正态分布N(0,1)啊.此时,Z的分布函数也就是标准正态分布的分布函数啊,其中,1/（2∏б

你是用什么检验的matlab有jbtest和kstest的函数据我所知ks检验是利用累计分布去测试是否符合某个分布的你这里的所谓ks分布5条gauss曲线是怎么来的?貌似曲线本身是多峰gauss曲线再

今天刚考了,标准正态分布的平均值为0,方差为1,服从u（0,1）分布.

分布的正太性检验：x为你要检验的数据.loadxhistfit(x);normplot(x);从这两个图中可以看出是否近似服从正太分布.然后估计参数：[muhat,sigmahat,muci,sigm

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)

正态分布在整个实数轴上都有可能取到,只不过取某些值得可能性很小,按照你的要求在[110]之间生成均匀分布列还还能满足,用1+9*rand(N),N指的是数组的维数.对于正态分布,必须指出其数学期望和方

a=[];figure(1);hist(a);%作频数直方图figure(2);normplot(a);%分布的正态性检验[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(a

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.

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,'.')

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

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

=0.647;mu1=83.1;sigma1=14;mu2=136.64;sigma2=16.32;x=zeros(1,10000);fori=1:10000r1=rand;x(i)=(mu2+sig

MATLAB里边没有自带的产生二维以及多位正态分布的函数,但是我们可以自己构造.C=[1,0.5;0.5,1];L=chol(C,'lower');result=L*rand([2,10]);X=re

%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