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  • 2021-04-20 02:28:31

    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“importdata”,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“improtselection”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:02matlab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。

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    求助,我想求这三种积分的值,均值和方差给定,我这个表述代码哪里有错误,求各位大佬指点一下
    clc;
    clear;
    syms x;
    J=(1./(sigma.*sqrt(2.*pi))).*exp((-(x-mu).2)./(2.*(sigma).2)); %定义被积函数J
    K=(1./(x.*sigma.*sqrt(2.*pi))).*exp((-(x-mu).2)./(2.*(sigma).2)); %定义被积函数K
    L=(x./(sigma.*sqrt(2.*pi))).*exp((-(x-mu).2)./(2.*(sigma).2)); %定义被积函数L
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    • 关于 Mermaid 语法,参考 这儿,

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    • 关于 Flowchart流程图 语法,参考 这儿.

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    1. mermaid语法说明 ↩︎

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    提问者夏日╮悲歌

    2021-02-10 10:46

    怎样用matlab求标准正态分布函数的反函数函数值

    最佳答案

    二级知识专家柒夏锦年

    2021-02-10 11:57

    Fm,fm输入后

    sigma= normpdf(norminv(Fm,0,1),0,1)/fm

    miu=m-sigma*norminv(Fm,0,1)

    全部回答

    1楼椥揂濃

    2021-02-10 13:02

    logninv inverse of the lognormal cumulative distribution function (cdf).

    x = logninv(p,mu,sigma) returns values at p of the inverse lognormal

    cdf with distribution parameters mu and sigma. mu and sigma are the

    mean and standard deviation, respectively, of the associated normal

    distribution. the size of x is the common size of the input arguments.

    a scalar input functions as a constant matrix of the same size as the

    other inputs.

    default values for mu and sigma are 0 and 1, respectively.

    [x,xlo,xup] = logninv(p,mu,sigma,pcov,alpha) returns confidence bounds

    for x when the input parameters mu and sigma are estimates. pcov is a

    2-by-2 matrix containing the covariance matrix of the estimated parameters.

    alpha has a default value of 0.05, and specifies 100*(1-alpha)% confidence

    bounds. xlo and xup are arrays of the same size as x containing the lower

    and upper confidence bounds.

    比如期望0,标准差1的对数正态分布,求1%分位数

    输入

    logninv(0.01,0,1)

    即可

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