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正态分布中normpdf和normcdf的区别

发布时间:2025-05-19 17:51:44 编辑:手游帝 浏览:268

normcdf函数用来获得正态分布的概率分布函数;

normpdf用来获得正太分布的概率密度函数。

例如,

norcdf(0,0,1)的值是0.5,表示N(0) = 0.5

第二个参数是均值,第三个参数是标准差。

matlab中的反函数求值

matlab中qfunc与normcdf有什么不同?

y=qfunc(x)返回实值输入的每个元素的Q函数输出。Q函数是(1-f),其中f是标准正态随机变量的累积分布函数的结果。

使用例子:

x = -4:0.1:4

y = qfunc(x)

plot(x,y)

grid

p = normcdf(x) 返回正态累积分布函数 (cdf),在 x 中的值处计算函数值

使用例子:

x = [-2,-1,0,1,2]

mu = 2

sigma = 1

正态分布中normpdf和normcdf的区别

p = normcdf(x,mu,sigma)

matlab正态分布 y=N(x),知道y,如何求x?

norminv

举个例子

hold on

ezplot(’normcdf(x,0,1)’)

fplot(’norminv(x,0,1)’,[0,1],’r’)

fplot(’x’,[-pi,pi],’m:’)

axis equal

normcdf用来求标准正态分布的累积概率。

normcdf(0)就是对标准正态分布密度曲线从负无穷到临界值0进行积分,结果为0.5.

normcdf(2)就是从负无穷到临界值2积分,获得累积概率为0.9772.

Norminv函数是从累积概率反求临界值,三个输入参数分别是累积概率、均值、方差

这样与normcdf(2)=0.9772对应反查函数norminv(0.9772,0,1),其结果应该为2,计算结果1.9991,是因为0.9772小数点后只保留了四位反查造成误差,如果用

Norminv(normcdf(2),0,1)计算的结果肯定是2了。

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