用matlab 变上限积分求标准正态分布积分的上限

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-11-12 07:57 标签： matlab 变上限积分
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已知数据符合正态分布
7.24 31.86 90.05 181.18 276.58 335.35 362.92 357.49 326.79 269.91 185.17 105.04 59.55 38.17
载入中......
本人小白一个，看了以后有几个问题：
1.函数不是有x和y吗，这里只有一组数据怎么做函数拟合。
2.如果这里的数据是应变量，自变量是正太分布的均值和方差，那么根据极大似然的理论，这个正太分布的均值和方差不就是原始数据的均值和方差吗？
3.正太分布的函数积分不就是它的pdf吗？
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Matlab中的正态分布概率函数
normcdf函数用来获得正态分布的概率分布函数；
也就是 normcdf(x)=Pr{Z≤x}， 这里Z是均值为0，方差为1的标准正态随机变量.
若想获得均值为 μ，方差为 σ的概率分布函数：
normcdf(x,mu,sigma)
normpdf用来获得正态分布的概率密度函数. 用法与上同.
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X、Y分别是标准正态分布，f(x,y)是X, Y的联合分布密度函数，a是x的积分上限，b是y的积分上限，r为X、y的相关系数N（a, b, r）=? 能否直接调用函数？
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您好，这个问题您解决了吗？如果您解决了希望您帮帮我，我也要用到，可是不会。
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&&2.根据上图得知，当u=0,sigma =1时的正态分布函数为f(x)=1/sqrt(2*pi)*exp(-0.5*x^2)所以在matlab中定义y=1/sqrt(2*pi)*exp(-0.5*x^2)a.&在+/- 3个sigma即区间[-3,3] 范围内的值为double(int(y,-3,3)&& double(int(y,-3,3))ans =& & 0.9973b.在+/- 6个sigma即区间[-6,6] 范围内的值为double(int(y,-6,6)得出结果&& double(int(y,-6,6))ans =& & 1.0000为什么呢？是不是能用科学计数法，表示&& format short e&& double(int(y,-6,6))ans =& 1.看来还不行。那么试试&& double(int(y,-inf,-6))+double(int(y,6,+inf))ans =& 1.这个结果与上表中的不良率一致了。&3.打印正态分布曲线x=-7:0.01:7;y=1/sqrt(2*pi)*exp(-0.5*x.*x);plot(x,y);&4.发现当u=0,sigma=1时，y最大值为0.4附近，如果要检验一下为何为0.4附近。可以对y进行微分。y==1/sqrt(2*pi)*exp(-0.5*x^2);diff(y); &如果要画出曲线x=-7:0.01:7;z=-1/sqrt(2*pi)*exp(-0.5*x.*x).*x & &!z=diff(y)plot(x,z);&从上图中可看到在x=-inf，和 +inf出,z值接近与0，所以有极限值，特别是当x=0时，z值等于0，势必是有个极限值。
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