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正态分布函数

期望值 μ=3 标准差 σ=2 P{|X|>2}: =NORMDIST(-2,3,2,1)+(1-NORMDIST(2,3,2,1)) P{X>3}: =1-NORMDIST(3,3,2,1)

正态分布(又名高斯分布),是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。 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,σ^2)。其概率密度函数为 此即正态分布函数,期望值μ...

若随机变量X服从一个数学期望为μ、标准方差为σ2的正态分布(高斯分布),记为:则其概率密度函数为

首先从正态分布的概率密度入手 如果随机变量X服从标准正态分布,即X~N(0,1),概率密度为 f(x)=(1/√2π)exp(-x^2/2)……(随便一本概率统计的书上都有,在百度上输入方程真麻烦) 其中exp(-x^2/2)为e的-x^2/2次方 定义域为(-∞,+∞) 从概率密度...

先看X的这一列,是前两位,X这一行的数是第3位,然后再找到前两位与第三位行列交叉处即为函数值 如1.73对应值,是0.9582

已知平均数为5,方差为2 x = sqrt(2)*randn(1,1000)+5; hist(x,100); 如果想画平滑的曲线就用下面的代码: 已知平均数为0,方差为1 x=linspace(-5,5,501)'; y1=normpdf(x,0,1);

你是要取在33到38.5出现的概率吧 用正态分布概率密度函数相减即可 即 =NORMDIST(38.5,36,2,TRUE) - NORMDIST(33,36,2,TRUE)

先用柱状图把你的数据绘制好,然后用Gaussian函数对这组数据拟合。 如果你用的是Origin 7.5 或更低的版本, 选择 Analysis — Non-linear Curve Fit — Advanced Fitting Tool, 在弹出的对话框中的菜单栏中点第二个Function,点Select,在 Catego...

function y=mynorm(x,mu,sigma) y=1/sqrt(2*pi)/sigma*exp(-(x-mu).^2/2/sigma.^2); end 保存成mynorm.m 调用时 用 mynorm(x,mu,sigma)传入适当的参数就可以了

回答的都不太确切,f(x)指的是: 概率问题中的密度函数。 坐标系中的一段x 区间,对y轴对应的f(x)求积分,即得到区间 概率。 也就是曲线与x轴围成的面积啦! 通常用 F(x)表示 概率值,就是上述的面积,当x取得定义域内所有值的时候,F(x)=1....

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