正态分布代码（正态分布通俗讲解）

本篇文章给大家谈谈正态分布代码，以及正态分布通俗讲解对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、正态分布函数值的c语言代码怎么写
• 2、如何拟合此正态分布函数，求相关的MATLAB程序代码。当然非MATLAB也行
• 3、标准正态分布函数的c语言代码 谢啦
• 4、matlab 正态分布
• 5、请问怎么用MATLAB编写以下式的代码，f(Q)表示正态分布概率密度
• 6、matlab求正态分布一个区间的概率的代码

正态分布函数值的c语言代码怎么写

double gaussian(double u) //用Box_Muller算法产生高斯分布的随机数

{

double r,t,z,x;

double s1,s2;

s1=(1.0+rand())/(RAND_MAX+1.0);

s2=(1.0+rand())/(RAND_MAX+1.0);

r=sqrt(-2*log(s2)/log(e));

t=2*pi*s1;

z=r*cos(t);

x=u+z*N;

return x;

}

以前写的一个函数，u是均值，N是方差

如何拟合此正态分布函数，求相关的MATLAB程序代码。当然非MATLAB也行

你可以使用matlab的非线性拟合来做，具体看我后面的网址或自己doc

nlinfit

f

=

@(b,x)

normcdf(x,b(1),b(2));

x

=

[16

18

20]';

y

=

[95.7

96.5

96.6]'/100;

p

=

nlinfit(x,y,f,[0

20]');

注意，这里初始值[0

20]非常重要，如果选择不当会得到一个无效的结果。

本题的运算结果如下：（Matlab

2011b）

p

=

-44.914441447503123

35.256506107463366

也就是说该数据符合μ

=

-44.914441447503123，Σ

=

35.256506107463366的正态分布。

下面验证一下，发现拟合得很不错：

normcdf(x,p(1),p(2))

ans

=

0.957983505571815

0.962826945152314

0.967204209704196

标准正态分布函数的c语言代码 谢啦

double gaussian(double u) //用Box_Muller算法产生高斯分布的随机数

{

double r,t,z,x;

double s1,s2;

s1=(1.0+rand())/(RAND_MAX+1.0);

s2=(1.0+rand())/(RAND_MAX+1.0);

r=sqrt(-2*log(s2)/log(e));

t=2*pi*s1;

z=r*cos(t);

x=u+z*N;

return x;

}

以前写的一个函数，u是均值，N是方差

matlab 正态分布

01

首先，我们需要将我们要分析的数据文件整理为矩阵文件，即行列分明的数据文件。

02

我们打开matlab之后，点击菜单栏里的“import data”,准备加载我们需要统计分析的数据。

03

打开加载界面之后，我们找到我们要加载的数据文件，点击打开。

04

在加载的界面，我们将类型选择“matrix”矩阵列表，选择我们需要导入的列数据，然后点击右侧的“improt selection”进行导入。

05

导入之后，我们点击我们导入的矩阵列表，如图中的“S260”，注意不要打开，选中即可，然后点击菜单的“plots”,在绘图工具栏里，点击图标右侧的小三角准备打开更多图表类型。

06

在展开后的matlab图标里，我们找到“histfit”,并点击打开。

07

最后，我们需要的正态分布图及柱状分布图即绘制完成。

如何用matlab计算正态分布的标准差

方法/步骤

01

正态分布的数学表达

若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的高斯分布，记为N(μ,σ²)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。服从正态分布的N(μ,σ²)的连续性随机变量X的概率密度和累计概率密度函数分别如下图所示：

02

matlab提供的关于正态分布的三个常用指令的调用语法规则和功能，详见下图所示：

03

正态分布标准差的集合表示，这一步我们将计算指定区间的概率，标准差的含义和几何表示。具体的计算、实现代码、以及注释如下图所示：

04

下图是上一步计算代码执行的结果。

05

正态分布标准差的概率意义

我们可以从上一步图中看出，观察值x落在[μ-σ,μ+σ]，[μ-2σ，μ+2σ]，[μ-3σ，μ+3σ]区间的概率，即P(μ-k·σ≤x≤μ+k·σ)分别是0.68269，0.9545，0.9973。因为P(μ-k·σ≤x≤μ+k·σ)=P(x-k·σ≤x≤x+k·σ)，所以这个概率意义又可以说成：测量数据两侧的一、二、三倍标准差区间包含该被测数据均值的概率分别是：0.68269，0.9545，0.9973。

请问怎么用MATLAB编写以下式的代码，f(Q)表示正态分布概率密度

直接这样写

syms x q

F = @(q,mu,sigma) int(x*normcdf(x,mu,sigma),0,q);

q = 1;

mu = 0;%均值

sigma =1;%标准差

eval(F(q,mu,sigma))

结果答案是

ans =

    0.3710

matlab求正态分布一个区间的概率的代码

function calNormCdf(a,b)

% 函数功能：计算标准正态分布区间[a，b]的概率

p = normcdf([a b]);

p(2)-p(1)

关于正态分布代码和正态分布通俗讲解的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。