1樓：匿名使用者
你說的是已知樣本值了抄，bai然後統計估計其概率du密度麼？
可以這樣，假設你已經zhi
有了一組數dao據是a，我這自己產生啦~
a=randn([10000,1]);
ksdensity(a);
這樣就可以得到它的概率密度函式了~
當然這個函式也可以有輸出，具體的你可以help一下~
如何用matlab得到概率密度曲線
2樓：匿名使用者
概率密度曲線指的是，隨機變數x取不同值時所對應的概率大小曲線。
你不是得到了直方圖了嘛。。。橫軸就是你的隨機變數x的不同的值，縱軸就是不同值所對應的概率。
plot(x, px, 'k-');
x是你橫軸的值所組成的向量
px是不同x值對應的概率
你畫出來，會發現，直方圖是階梯狀的，而概率密度曲線，是連續的。但是走勢相同
3樓：小刖小刖
計算樣本向量x的概率密
4樓：匿名使用者
command window 中打 help pdf
如何運用matlab得出概率密度函式的曲線圖 20
5樓：匿名使用者
在matlab中有一組資料，要得到這組資料的概率密度分佈，要注意連續隨機變數概率密度函式與離散隨機變數概率分佈函式的區別。
統計樣本x在各個區間的概率(與hist有些相似)，再自動選擇xi，計算對應的xi點的概率密度。
用matlab編寫實現:設隨機變數x~n（2,5.4⒉），求概率p{1
6樓：匿名使用者
可以bai參考
dunormpdf函式，
zhi比dao
如：回% by lyqmath
clc; clear all; close all;
t = -20 :.1 : 20;
y = normpdf(t, 2, 5.4);
figure; plot(t, y);結果答
如何用matlab畫出均勻分佈的累計概率分佈函式？
7樓：匿名使用者
假設你要做的是一個[0,10]上均勻分佈的一個隨機變數，那麼我們就可以這樣做：
x = 10*rand([10000,1]);
xi = linspace(-10,20,201);
f = ksdensity(x,xi,'function','cdf');
plot(xi,f);
解釋一下變數，x是產生的隨機數，共有10000個點，點越多，概率密度函式越接近於理想分佈函式。rand是產生[0,1]之間隨機數的函式。
xi是產生橫軸的座標，就是說你統計的這些數分佈的區間的劃分。
ksdensity函式就是統計得到概率密度函式或者分佈函式的，得到的f就是分佈函式。
最後畫出圖來，結果如下：
8樓：匿名使用者
x = rand([100,1]);
xi = linspace(-10,20,201);
f = ksdensity(x,xi,'function','cdf');
plot(xi,f);
用matlab怎麼求正態分佈概率?
9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]);
10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。
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