Matlab概率论与数理统计实践-正态分布

1. 题目：

   

2. 问题理论分析：

   三个区域:(-1,3),(-3,5),(-5,7)

3. 程序设计，实现及必要注释，函数说明 (在csdn没有找到matlab的代码块格式,只好随便找了c的代码块格式来替代)

x=-8:0.01:10;
y=normpdf(x,1,2);%正态分布概率密度函数
plot(x,y,'b');
title('题1.1 正态分布概率密度函数曲线');
xlabel('x')
ylabel('y')
figure
data=normrnd (1, 2, 10000,1);%产生10000个服从该正态分布的随机数
p1=capaplot(data, [-1, 3])  %该函数不仅可进行填充,还会返回该区域的概率
title('题1.2.1 落在第1个区域的概率');
xlabel('x')
ylabel('y')
figure
p2=capaplot(data, [-3, 5])
title('题1.2.1 落在第2个区域的概率')
xlabel('x')
ylabel('y')
figure
p3=capaplot(data, [-5, 7])
title('题1.2.1 落在第3个区域的概率')
xlabel('x')
ylabel('y')

           

函数说明:

• y= y=normpdf(x, mu,sigma): mu,sigma 为正态分布的均值和标准差 ,
• r＝normrnd(mu,sigma):生成服从正态分布(mu参数代表均值，sigma参数代表标准差)的随机数。输入的向量或矩阵mu和sigma必须形式相同，输出r也和它们形式相同。
• p = capaplot(data,specs): data 为所给样本数据 , specs 指定范围 , p 表示在指定范围内的概率 . 返回参数 p 为样本落在上、下界之间的概率 .

1. 结果呈现及结果分析：

   

   p1 = 0.6849

   

   

   p3 = 0.9974

   

   结果分析:

   每次运行程序p1,p2,p3的都是有小幅度的波动变化

   选用合理的函数很重要,可以事半功倍