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1. 求正态分布的积分值 f ( x ) = ∫ − ∞ x 1 2 π e x p [ − ( x − μ ) 2 2 σ 2 ] d x f(x) = \int_{-∞}^{x}{\frac{1}{\sqrt{2 \pi}}exp[-\frac{(x- \mu)^2}{2 \sigma^2}]}dx f(x)=∫−∞x2π 1exp[−2σ2(x−μ)2]dx p = normcdf(x) p = normcdf(x,mu) p = normcdf(x,mu,sigma) normcdf函数求均值为mu,标准差为sigma的正态分布,在 [ − ∞ , x ] [-∞,x] [−∞,x]上的积分 其中,mu和sigma分别是公式里的 μ 和 σ \mu和\sigma μ和σ。 示例: % 均值为2,方差为1的正态分布,在[-∞,2]上的积分 >> normcdf(2,2,1) ans = 0.5000 % 均值为2,方差为1的正态分布,在[1.1,2]上的积分 >> normcdf(2,2,1) - normcdf(1.1,2,1) ans = 0.31592. 已知积分值,求分位点 x x x x = norminv( p ) x = norminv( p,mu ) x = norminv( p,mu,sigma ) 示例: % 均值为2,方差为1的正态分布,积分值为0.5时的分位点 >> norminv(0.5,2,1) ans = 2 % 标准正态分布满足P{x0>x}=0.99 >> norminv(0.99) ans = 2.3263 |
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