1:rows); % 定义二维正态分布参数 mu_x = 5; sigma_x = 2; mu_y = 5; sigma_y = 2; ...
标准正态分布:即方差为1,均值(期望)为0。正态分布的密度函数如下: 标注正态分布 对于标准正态分布,当x=0时,峰值 \approx 0.4。 正态分布密度函数的积分为1 2. normrnd函数 normrnd函数可以生成正态分布的随机数,该函数需要统计和机器学习工具箱Statistics and Machine Learning Toolbox。(注意:randn只能生成标准...
1. `normpdf`函数用于计算正态分布的概率密度函数(Probability Density Function, PDF)。它接受三个参数:x值(要计算概率密度的点),均值(mean)和标准差(standard deviation)。示例代码如下: ```matlab x = -5:0.1:5; % x值范围 mu = 0; %均值 sigma = 1; %标准差 pdf = normpdf(x, mu, sigma); ...
3 启动MATLAB，输入如下代码：close all; clear all; clc% MATLAB演示正态分布特征的方法% 正态分布(Normal Distribution):X~N(u,d2)u = 172.70; d = 4.01; n = 200;f = zeros(1,length(1:1:n));for x = 1:1:n; f(x) = 1/(sqrt(2*pi)*d)*exp(-(x-u)^2/(2*d^2));endx...
1)使用MatLab画出正态分布的概率密度函数图像。 x=[-10:0.01:10]; y=normpdf(x,0,1);%正态分布函数。 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]); 图1: 2)验证概率密度函数在区间(-∞,∞)上的积分为1。
matlab正态分布 normrnd(mu, sigma, m,n) 返回m x n的随机数,正态分布均值mu,标准差sigma。 mvnrnd(mu, sigma, m) 返回m个随机数(点),是多元正太分布,mu是均值向量,sigma是协方差。 x = normrnd(0,4,1,100000); %这里是标准差,即方差的均方根。
工具/原料 dell3400 windows10 MATLABR2020b 方法/步骤 1 在代码编辑框中输入代码：x=randn(1000,1);%产生随机数axes(handles.axes2);%在轴2上显示画图hist(x,50);%直方图title('正态分布')%标题 2 点击菜单栏上的三角按钮进行编译。3 点击界面上的正态分布，可以看到轴中的图。
Matlab实现正态分布进一步说明该点为最大值点该概率密度函数一阶导数为0的解为3 Matlab实现正态分布 1)使用MatLab画出正态分布的概率密度函数图像。 x=[-10:0.01:10]; y=normpdf(x,0,1);%正态分布函数。 figure; axes1=axes('Pos',[0.1 0.1 0.85 0.85]);...
在使用MATLAB进行统计分析时，正态分布是一个常用且重要的概率分布。为了生成一组符合正态分布的数据，可以使用MATLAB内置的函数randn。具体操作如下：执行命令 = 3 + randn(500,1);，生成500个正态分布随机数，均值为3。通过 = mean(x);计算该组数据的均值，得到的结果为2.9648。进一步计算标准差，...
正态分布 历史模拟 指数加权移动平均线 (EWMA) 风险价值是一种量化与投资组合相关的风险水平的统计方法。VaR 衡量指定时间范围内和给定置信水平的最大损失量。 回测衡量 VaR 计算的准确性。使用 VaR 方法,计算损失预测,然后与第二天结束时的实际损失进行比较。预测损失和实际损失之间的差异程度表明 VaR 模型是低估还...