1樓:匿名使用者
可以利用matlab自帶的函式mvnpdf,計算多維正態分佈概率密度
具體的呼叫格式為
y = mvnpdf(x,mu,sigma)
其中x是輸入的向量
mu是平均值
sigma是多維正態分佈的協方差矩陣
返回的y即使向量x在mu和sigma確定的多維正態分佈下的概率密度值
以你需要的4維分布為例
輸入的mu應該是1x4的矩陣,例如 mu=[1,2,3,4];
四個維度的均值,這就是中心點在 (1,2,3,4)位置;
而sigma應該是4x4的協方差矩陣,其對角線上4個元素是分布在四維的方差
而非對角線元素是協方差,表示不同維度分布之間的相關性
如果不同維度之間的分布是互不相關的,或者說是正交的,那麼非對角線元素都為0
那麼sigma也可以簡化為1x4的矩陣
而輸入x則可以是nx4的矩陣,其中每一行代表乙個向量
這時候返回y是nx1的矩陣,對應x中每一行向量的到的概率密度值
例如:>> x=[0,0,0,0];mu=[1,2,3,4];sigma=[1,1,1,1];
>> y = mvnpdf(x,mu,sigma)
y = 7.7486e-09
計算(0,0,0,0)這點在四維均值為(1,2,3,4),四維方差都是1的正態分佈中的概率密度
結果是7.7486e-09
2樓:春風你
n(3,9)指的是均值為3,方差為9(標準差為3)的正態分佈(也稱高斯分布);
n(3,9)分布可以通過n(0,1)分布(標準正態分佈)得到.
假設x~n(0,1),則3x+3服從n(3,9)分布.
注意3x+3中的兩個3的含義不同,第乙個3表示標準差為3,第二個3表示均值為3!
matlab中產生正態分佈隨機數的函式是normrnd(mu,sigma)
用matlab怎麼求正態分佈概率?
3樓:淡了流年
用matlab求正態分佈概率的函式是normpdf,使用格式為y = normpdf(x,mu,sigma)mu——均值μ
sigma——標準偏差σ
使用matlab畫出正態分佈的概率密度函式x=[-10:0.01];
y=normpdf(x,0,1);%正態分佈函式figure;
axes1=axes('pos',[0.1 0.1 0.85 0.85]);
plot(x,y);
set(axes1,'ylim',[-0.01 0.43],'xlim',[-3 3]);
例如:>> y = normpdf(1.5,0.5,1)y =0.24197
clear
x=-5:pi/60:5;
y1=normpdf(x);
>> x2=-5:pi/60:-2;x3=2:pi/60:5;
>> y2=normpdf(x2);y3=normpdf(x3);
>> plot(x,y1);
>> hold on;
>> area(x2,y2);area(x3,y3);
>> axis([-5 5 0 0.6]);
4樓:呵呵大順店
正態分佈的數學表達:若隨機變數x服從乙個數學期望為μ、方差為σ^2的高斯分布,記為n(μ,σ²)。其概率密度函式為正態分佈的期望值μ決定了其位置,其標準差σ決定了分布的幅度。
服從正態分佈的n(μ,σ²)的連續性隨機變數x的概率密度和累計概率密度函式分別如下圖所示:
2.matlab提供的關於正態分佈的三個常用指令的呼叫語法規則和功能,詳見下圖所示:
4.下圖是上一步計算**執行的結果。
正態分佈標準差的概率意義:
我們可以從上一步圖中看出,觀察值x落在[μ-σ,μ+σ],[μ-2σ,μ+2σ],[μ-3σ,μ+3σ]區間的概率,即p(μ-k·σ≤x≤μ+k·σ)分別是0.68269,0.9545,0.
9973。因為p(μ-k·σ≤x≤μ+k·σ)=p(x-k·σ≤x≤x+k·σ),所以這個概率意義又可以說成:測量資料兩側的
一、二、三倍標準差區間包含該被測資料均值的概率分別是:0.68269,0.9545,0.9973。
如何用matlab計算正態分佈概率分布函式的積分? 5
5樓:小小小小顰
具體抄操作步驟如下:
1、首先,襲提出問題,然後使用baimatlab計算下圖du中的積分問
zhi題,如下圖所示,dao然後進入下一步。
2、其次,完成上述步驟後,開啟matlab軟體,並按照以下**清除工作區,如下圖所示,然後進入下一步。
3、接著,完成上述步驟後,在matlab中定義符號變數並定義函式,**如下圖所示,然後進入下一步。
4、然後,完成上述步驟後,可以獲得新定義的函式,**如下圖紅框標註所示,然後進入下一步。
5、最後,完成上述步驟後,要計算積分的值,請使用以下**:fz=z;int1=int(fz*c,fa,0,pi)int2=int(int1,theta,0,pi*2),如下圖所示。這樣,問題就解決了。
6樓:匿名使用者
1、提出問題,下面以求下圖的積分問題採用matlab計算。
2、 開啟matlab軟體,使用
版以下指令清空工作空間;權clear clc。
3、在matlab中定義符號變數,和定義函式:syms theta fa a h;x=a*sin(fa)*cos(theta); y=a*sin(fa)*sin(theta);z=a*cos(fa);。
4、可得到新的被定義後的函式:c=******(diff(x,fa)*diff(y,theta)-diff(x,theta)*diff(y,fa));。
5、計算積分的值,採用以下**:fz=z;int1=int(fz*c,fa,0,pi)int2=int(int1,theta,0,pi*2)。就完成了。
7樓:匿名使用者
y = cdf('norm' ,x,a,b);
'norm' (normal distribution)%正態分佈復x就是你要求的從制負無窮到x的積分
a 為平均值
b 為標準差
例如,計算均值為0 標準差為1 的分布,從負無窮到 1 的積分n=cdf('normal',1,0,1)n =
0.84134
如何用matlab畫出正態分佈的累計概率分布函式?求高斯隨機訊號的概率分布函式
8樓:匿名使用者
程式:clear
x=-4:0.01:4;
miu=0;sigma=1;
y1=normpdf(x,miu,sigma);
y2=normcdf(x,miu,sigma);
%前者是密度,後者是分布
y3=normrnd(miu,sigma,1,length(x));
%高斯白雜訊回
z1=x+4;
z2=sort(y3);
y4=normcdf(z2,miu,sigma);
figure(1)
subplot 221
plot(x,y1)
title('正態分佈的概率密度')
subplot 222
plot(x,y2)
title('正態分佈的累答積分布')
subplot 223
plot(z1,y3)
title('高斯白雜訊')
subplot 224
plot(z2,y4)
title('高斯白雜訊的累積分布')
9樓:匿名使用者
ezplot('normcdf(x,0,1)')
10樓:匿名使用者
正態分佈的復累積分布函式制表示式可查閱相關資bai料(如wikipedia)。
du查到函式表達
zhi式之後直接畫圖即dao可:
sigma=1; % 方差
mu=0; % 均值
x=-5:.1:5;
y=(1+erf((x-mu)/sigma/2^0.5))/2;
plot(x,y)
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