function pdf = normpdf(x, mu, sigma)
% 计算正态分布的概率密度函数(PDF)的函数
% 该函数的功能与 Statistics Toolbox 中的 normpdf 函数相同
% 参考:
% 正态分布 - MATLAB & Simulink - MathWorks 日本
% http://jp.mathworks.com/help/stats/normal-distribution.html
% 如果只有一个输入参数,默认使用标准正态分布的参数
if nargin == 1
mu = 0;
sigma = 1;
elseif nargin == 2
sigma = 1;
end
% 计算概率密度函数
prefix = 1 / sqrt(2*pi) / sigma;
pdf = prefix * exp(-(x - mu).^2 / (2 * sigma^2));
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【matlab代码】计算正态分布的概率密度函数(PDF).zip
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2023-10-12
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正态分布(也称为高斯分布)的概率密度函数(Probability Density Function,PDF)是用来描述随机变量在不同取值上的概率分布情况。正态分布是一种连续概率分布,其概率密度函数通常用符号 \( f(x) \) 表示。 正态分布的概率密度函数公式为: \[ f(x|\mu, \sigma) = \frac{1}{\sigma \sqrt{2\pi}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}} \] 其中: - \( x \) 表示随机变量的取值, - \( \mu \) 是分布的均值(期望值),表示分布中心的位置, - \( \sigma \) 是分布的标准差,表示分布的分散程度。 正态分布的概率密度函数曲线呈钟形,对称于均值 \( \mu \)。标准正态分布是均值 \( \mu = 0 \)、标准差 \( \sigma = 1 \) 的正态分布。 正态分布的特性包括: 1. **对称性:** 正态分布是关于均值对称的,即 \( f(x|\mu, \sigma) = f(-x|\mu, \sigma) \)。 2. **峰度:
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