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态分布 计算概率

1、请看下面这张正态分布图,曲线的正中间是的值是用PERT技术(三点估算)算出来的期望值,曲线上的值在横轴代表实际值(例如天数、成本等),纵轴代表概率密度(该横轴值出现的可能性)。 2、如图中,曲线下方到横轴的面积就是这段曲线的横轴取...

P(X≤40)=0.1587 方法一:(50,100)分别是(μ,σ²)的意思,μ=50是均值,σ²=100是方差。 根据公式:P(X≤40)=P(X-μ/σ≤40-μ/σ)=P(X-μ/σ≤-1)可以查正态分布表可以求得结果是0.1587 方法二:P(σ)=P(u-σ

正态分布函数的语法是NORMDIST(x,mean,standard_dev,cumulative)cumulative为一逻辑值,如果为0则是密度函数,如果为1则是累积分布函数。如果画正态分布图,则为0。 例如均值10%,标准值为20%的正态分布:先在A1中敲入一个变量,假定-50,选...

解: P(2≤X≤4) =P(X≤4)-P(X≤2) =Φ[(4-2)/σ]-Φ[(2-2)/σ] =Φ(2/σ)-Φ(0) =Φ(2/σ)-0.5 得Φ(2/σ)=P(2≤X≤4)+0.5=0.4+0.5=0.9 P(X≤0) =Φ[(0-2)/σ] =Φ(-2/σ) =1-Φ(2/σ) =1-0.9 =0.1 答案:0.1

连续型随机变量某一点的取值为0 只有区间才是有意义的 这句话改为: 从标准正态分布图来看,z=0周围区域的概率是最大的就是对的了

MODE 3 (STAT) ~ 1 (1-VAR); AC; SHIFT 1 (STAT) ~ 5 (Distr) ~ 1 P( P(x)即x的正态累积分布

直接代公式就出来了。

Y = cdf('norm' ,X,A,B); 'norm' (Normal distribution)%正态分布 X就是你要求的从负无穷到X的积分 A 为平均值 B 为标准差 例如,计算均值为0 标准差为1 的分布,从负无穷到 1 的积分 N=cdf('normal',1,0,1) N = 0.84134

程序: 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,后者是分布 y3=normrnd(miu,sigma,1,length(x)); %高斯白噪声 z1=x+4; z2=sort(y3); y4=normcdf(z2,miu,sigma); figure(1) subplot...

图像是一条位于x轴上方的钟形曲线,σ2 ):关于μ对称,称为标准正态分布,分布越分散。正态分布的密度函数的特点是,而取离μ越远的值的概率越小,称此随机向量遵从多维正态分布,在正(负)无穷远处取值为0,1),所以正态分布记作N(μ,分布越集...

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