1樓：匿名使用者
x=-10:0.1:10;mu=0;sigma=1.5;y=normpdf(x,mu,sigma); plot(x,y);
2樓：
>x=-5:0.1:5
>y=normalpdf(x,mu,sigma);
>plot(x,y)
怎樣用matlab畫對數正態分佈密度函式圖
3樓：yesyes科
1、首先雙擊matlab軟體圖示，在命令列視窗使用函式normrnd()建立一個服從正態分佈的隨機數樣本j。
2、在命令列視窗中，使用函式lognrnd()，建立一個服從對數正態分佈的隨機數樣本k。
3、在命令列視窗中輸入：subplot(2,1,1);qqplot(k);，將影象分成上下兩部分，在影象的上半部分，繪**從對數正態分度的樣本k，與服從正態分佈的理論資料的q-q圖。
4、在命令列視窗中輸入：subplot(2,1,2);qqplot(j,k)：將影象分成上下兩部分，在影象的下半部分繪**從對數正態分佈的樣本k與樣本j的q-q圖。
5、最後檢視繪製對數正態分佈的q-q圖，就完成了。
4樓：匿名使用者
x = (0:0.02:10);
y = lognpdf(x,1.73,0.22);
plot(x,y);
grid;
xlabel('x'); ylabel('p')這是對數正態分佈
x = (0:0.02:10);
y = normpdf(x,1.73,0.22);
plot(x,y);
grid;
xlabel('x'); ylabel('p')這是正態分佈
怎樣用matlab畫正態分佈圖
5樓：匿名使用者
matlab裡有直接的函式。呼叫語法如下：（正態分佈又被稱為高斯分佈）
y = gaussmf(x,[sig c])其中x是變數，sig就是你**裡的σ，而c就是你**裡的μ，比如：
下面是一個例子，你可以直接複製到matlab中執行就可以得到一個方差為2，均值為5的正態分佈函式了：
x=0:0.1:10;
y=gaussmf(x,[2 5]);
plot(x,y)
xlabel('gaussmf, p=[2 5]')
用matlab繪製二維正態分佈概率密度影象
6樓：匿名使用者
x=-1:1/100:1;
y=x;
[x,y]=meshgrid(x,y);
z=1/(2*pi)*exp(-x.^2-y.^2);
mesh(x,y,z)
7樓：匿名使用者
[x y]=meshgrid(-5:0.1:5);
z = 1/(2*pi).*exp(-x.^2-y.^2);
h= mesh(x,y,z);
set(h,'edgecolor','none','facecolor','interp');
如何用matlab畫出正態分佈的累計概率分佈函式？求高斯隨機訊號的概率分佈函式
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，後者是分佈
y3=normrnd(miu,sigma,1,length(x));
%高斯白噪聲回
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佈')
subplot 223
plot(z1,y3)
title('高斯白噪聲')
subplot 224
plot(z2,y4)
title('高斯白噪聲的累積分佈')
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佈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)
matlab如何將兩個不同的正態分佈的概率密度函式畫在同一張圖上?
11樓：時砂之王的
如果是指 「在一個座標中作兩個圖」，，，可以用 hold on
hold on; %%%%% 圖形可以疊加
hold off %%%%% 關閉 hold on 命令，
12樓：黑馬跑的賊菜
subplot(2,1,1);
**；subpolt（2，1,2）；
**；這樣好像就行了
如何用matlab畫正態分佈曲線
13樓：first百
matlab裡有直接的函bai數。調du用語法如下：zhi（正態分佈又被稱dao
為高斯分佈）
y = gaussmf(x,[sig c])其中內x是變數，容sig就是你**裡的σ，而c就是你**裡的μ，比如：
下面是一個例子，你可以直接複製到matlab中執行就可以得到一個方差為2，均值為5的正態分佈函式了：
x=0:0.1:10;
y=gaussmf(x,[2 5]);
plot(x,y)
xlabel('gaussmf, p=[2 5]')
14樓：匿名使用者
x=linspace(-5,5);
y=normpdf(x,0,1);
plot(x,y,'k');
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