matlab正态分布函数反函数

FINVInverseoftheFcumulativedistributionfunction.X=FINV(P,V1,V2)returnstheinverseoftheFdistributionfu

norminv(x,0,1)

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);

就是说_Z^2+_Z^3+3+_Z^4-x的根的意思,你可以把_Z想像成x,即x^2+x^3+3+x^4-x的根.其实是根本无法解,只好用这种形式来表式一种结果,是Maple中的叫法.

symsLabsolve('L=(0.0672*x^2+0.0414*x-0.6151)*a+(-0.1960*x^2+0.0227*x-0.0863)*b+(-10.5053*x^2-57.6785

Matlab中本身有Q函数,即qfunc()其反函数是qfuncinv()helpqfuncinvqfuncinvInverseQfunctionSyntaxy=qfuncinv(x)Descript

你给的数据有误 ,不是正太分布,帮你修改下数据x=5  6  7  8   9  

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

是超越函数超越方程的解

你想要什么形式的反函数.数值解还是解析解?再问：数值解，能有解析解更好再答：一般情况下没有解析解。数值解的话用fsolve可以点点求解再问：能任意给一个函数的例子吗？

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

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

fork=1:length(y)f=@(x)y(k)*x-sin(x);ezplot(f);%画图,观察函数零点在x0(k)附近z(k)=fzero(f,x0(k));%调用fzero函数找零点end

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

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

symsx;f=sym(-0.0424*x^4+0.4705*x^3-1.3775*x^2-1.4027*x+71.446);finverse(f)ans=RootOf(424*_Z^4-4705*_

求反函数,设变量为y,则展开之后为关于x的四次方程,可以求出解析解. 代码如下：symsxk=sym(1000);h=sym(0.20);l=sym(0.125);e=k.*h./(h.^2

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