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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