如何用matlab計算正態分佈概率分佈函式的積分

2021-03-11 07:07:55 字數 3099 閱讀 5751

1樓:小小小小顰

具體抄操作步驟如下:

1、首先,襲提出問題,然後使用baimatlab計算下圖du中的積分問

zhi題,如下圖所示,dao然後進入下一步。

2、其次,完成上述步驟後,開啟matlab軟體,並按照以下**清除工作區,如下圖所示,然後進入下一步。

3、接著,完成上述步驟後,在matlab中定義符號變數並定義函式,**如下圖所示,然後進入下一步。

4、然後,完成上述步驟後,可以獲得新定義的函式,**如下圖紅框標註所示,然後進入下一步。

5、最後,完成上述步驟後,要計算積分的值,請使用以下**:fz=z;int1=int(fz*c,fa,0,pi)int2=int(int1,theta,0,pi*2),如下圖所示。這樣,問題就解決了。

2樓:匿名使用者

1、提出問題,下面以求下圖的積分問題採用matlab計算。

2、 開啟matlab軟體,使用

版以下指令清空工作空間;權clear clc。

3、在matlab中定義符號變數,和定義函式:syms theta fa a h;x=a*sin(fa)*cos(theta);    y=a*sin(fa)*sin(theta);z=a*cos(fa);。

4、可得到新的被定義後的函式:c=******(diff(x,fa)*diff(y,theta)-diff(x,theta)*diff(y,fa));。

5、計算積分的值,採用以下**:fz=z;int1=int(fz*c,fa,0,pi)int2=int(int1,theta,0,pi*2)。就完成了。

3樓:匿名使用者

y = cdf('norm' ,x,a,b);

'norm' (normal distribution)%正態分佈復x就是你要求的從制負無窮到x的積分

a 為平均值

b 為標準差

例如,計算均值為0 標準差為1 的分佈,從負無窮到 1 的積分n=cdf('normal',1,0,1)n =

0.84134

如何用matlab畫出正態分佈的累計概率分佈函式?求高斯隨機訊號的概率分佈函式

4樓:匿名使用者

程式:clear

x=-4:0.01:4;

miu=0;sigma=1;

y1=normpdf(x,miu,sigma);

y2=normcdf(x,miu,sigma);

%前者是密度,後者是分佈

y3=normrnd(miu,sigma,1,length(x));

%高斯白噪聲回

z1=x+4;

z2=sort(y3);

y4=normcdf(z2,miu,sigma);

figure(1)

subplot 221

plot(x,y1)

title('正態分佈的概率密度')

subplot 222

plot(x,y2)

title('正態分佈的累答積分佈')

subplot 223

plot(z1,y3)

title('高斯白噪聲')

subplot 224

plot(z2,y4)

title('高斯白噪聲的累積分佈')

5樓:匿名使用者

ezplot('normcdf(x,0,1)')

6樓:匿名使用者

正態分佈的復累積分佈函式制表示式可查閱相關資bai料(如wikipedia)。

du查到函式表達

zhi式之後直接畫圖即dao可:

sigma=1; % 方差

mu=0; % 均值

x=-5:.1:5;

y=(1+erf((x-mu)/sigma/2^0.5))/2;

plot(x,y)

用matlab怎麼求正態分佈概率?

7樓:淡了流年

用matlab求正態分佈概率的函式是normpdf,使用格式為y = normpdf(x,mu,sigma)mu——均值μ

sigma——標準偏差σ

使用matlab畫出正態分佈的概率密度函式x=[-10:0.01];

y=normpdf(x,0,1);%正態分佈函式figure;

axes1=axes('pos',[0.1 0.1 0.85 0.85]);

plot(x,y);

set(axes1,'ylim',[-0.01 0.43],'xlim',[-3 3]);

例如:>> y = normpdf(1.5,0.5,1)y =0.24197

clear

x=-5:pi/60:5;

y1=normpdf(x);

>> x2=-5:pi/60:-2;x3=2:pi/60:5;

>> y2=normpdf(x2);y3=normpdf(x3);

>> plot(x,y1);

>> hold on;

>> area(x2,y2);area(x3,y3);

>> axis([-5 5 0 0.6]);

8樓:呵呵大順店

正態分佈的數學表達:若隨機變數x服從一個數學期望為μ、方差為σ^2的高斯分佈,記為n(μ,σ²)。其概率密度函式為正態分佈的期望值μ決定了其位置,其標準差σ決定了分佈的幅度。

服從正態分佈的n(μ,σ²)的連續性隨機變數x的概率密度和累計概率密度函式分別如下圖所示:

2.matlab提供的關於正態分佈的三個常用指令的呼叫語法規則和功能,詳見下圖所示:

4.下圖是上一步計算**執行的結果。

正態分佈標準差的概率意義:

我們可以從上一步圖中看出,觀察值x落在[μ-σ,μ+σ],[μ-2σ,μ+2σ],[μ-3σ,μ+3σ]區間的概率,即p(μ-k·σ≤x≤μ+k·σ)分別是0.68269,0.9545,0.

9973。因為p(μ-k·σ≤x≤μ+k·σ)=p(x-k·σ≤x≤x+k·σ),所以這個概率意義又可以說成:測量資料兩側的

一、二、三倍標準差區間包含該被測資料均值的概率分別是:0.68269,0.9545,0.9973。

正態分佈概率計算的題目,正態分佈的概率計算,X N 50,100 ,求P X

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