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matlab如何求一系列离散数据的概率分布是否符合高斯分布?求代码_百度...
回答：你可以用Matlab工具箱 cftool 验证。
如果允许人工介入的话，画一个统计直方图看看分布的形状和高斯是否类似就行了。命令 n = hist(Y，nbins)会绘制出一个直方图，nbins可以自己取值，越大绘制越精细。
matlab中：function f=p_judge(A，alpha)本程序用于判别所给数据源在置信率为0.05时的概率分布形式。A的形式为n×1。
matlab中qfunc与normcdf有什么不同?
1、只有数值远远大于均值的时候，cdf才能近似取到1，应该是数据本身就是不到。
2、熟悉数学软件MatLab中Statistics工具箱里的各种密度函数和分布函数的作图命令并观看各种图形。会用概率分布函数cdf求各种分布中的不同事件的概率，会用逆概率函数inv求各种分布的α分位点。-normcdf
3、MATLAB输出变量方法很多，主要包括以下几类。（1）语句后面不加分号“；”，这是直接输出数值的比较简单的方法。（2）disp(a)直接在命令窗口显示a变量，这种方法输出和第一种差不多。
4、如果是7以上版本的话可以这样 myfun2=@(t)myfun(2，3，t)；否则的话就老老实实再写一个m-file就可以了 function y=myfun2(t)y=myfun(2，3，t)；___normcdf不是要3个参数吗，没明白你什么意思。-normcdf
5、把 fsolve(@myfun1，[100000000，0.1]，optimset(display，iter))改成 fsolve(@myfun1，[100000000，0.1]，optimset(display，iter，MaxFunEvals，1000))其中1000这个数根据你的需要改。-normcdf
正态分布中normpdf和normcdf的区别
normcdf函数用来获得正态分布的概率分布函数；normpdf用来获得正太分布的概率密度函数。例如，norcdf(0，0，1)的值是0.5，表示N(0) = 0.5 第二个参数是均值，第三个参数是标准差。-normcdf
正态分布标准差的集合表示，这一步我们将计算指定区间的概率，标准差的含义和几何表示。具体的计算、实现代码、以及注释如下图所示：04 下图是上一步计算代码执行的结果。
normcdf用来求标准正态分布的累积概率。
比如，正态分布的概率密度normpdf，正态分布的分布函数normcdf，正态分布的逆分布函数求解函数为norminv。同样道理的还有possion分布，gamma分布，卡方分布，T分布，F分布，rayleigh分布等，加上后缀都是相应的概率密度函数，分布函数。-normcdf
h=kstest(X， [X normcdf(X， 0，1)])结果为：H=0， 接受原假设，变换后的确为标准正态分布。二．Hasiting 有理逼近法 这是一种计算速度快，也能满足一定精度的算法。
