1.normpdf
功能：正态分布概率密度函数
用法
Y = normpdf(X,mu,sigma)
Y = normpdf(X) % (mu = 0, sigma = 1)
Y = normpdf(X,mu) % (sigma = 1)
例子
% code1
% 画标准正态分布概率密度函数
x = -10:0.01:10;
y = normpdf(x, 0, 1);
plot(x,y);
grid on;
结果：
自己写一个正态分布概率密度函数
% code2
% 画正态分布概率密度函数
% 写成了函数
function [] = normal_distribution()
x = -
10:
0.01:
10;
y = fx(x,
0,
1);
% 自写函数
plot(x,y);
grid on;
% 概率密度函数
function f = fx(x, miu, sig)
f = (
sqrt(
2*
pi)*sig).^(-
1) *
exp(-(x-miu).^
2/(
2*sig*sig));
结果：
2.normcdf
功能：正态分布函数
用法
p = normcdf(x) % 标准正态分布
p = normcdf(x,mu,sigma)
例子
% code3
% 画正态分布函数
x = -
10:
0.01:
10;
y = normcdf(x,
0,
1);
plot(x,y);
grid on;
结果：
3.norminv
功能：正态分布分位数
用法
X = norminv(P,mu,sigma)
例子
分位数的意思就是，如有：
