附录附表一随机数表_2附表二标准正态分布表_3附表三t分布临界值表_42附表四分布临界值表_5附表五F分布临界值表=0.05_7附表六单样本K-S检验统计量表_9附表七符号检验界域表_10附表八游程检

查找正态分布曲线下的面积并绘制带有阴影面积的 pdf。 可以采取以下两种路径之一： 1) 欠曲线(pd,'p',a,b) 2) 欠曲线(pd,'v',a,b) pd 是一个分发对象； 使用 path='p' 求样本在正态分布曲线下的比例， 其中 pd 是具有定义的 mu 和 sigma、a 和 b 的正态分布是您希望在其中找到区域之间的分布的值。 使用 Path='v' 查找与数据的百分比对应的值，例如数据的内部 95%。 a是第一百分比，b是第二百分比。

有关多元正太分布的概念，讲述了许多有用的正态分布的定理证明。

基于乔列斯基分解法生成二维相关对数正态分布随机场。

正态均值（方差已知）的共轭先验分布是正态分布

正态分布下的几种决策面的形式

X = rmvnrnd(MU,SIG,N,A,B) 在 N×P 矩阵 X a 中返回从 P 维多元正态中抽取的随机样本均值 MU 和协方差 SIG 截断为 a 的分布由不等式 Ax<=B 定义的超平面界定的区域。 [X,RHO,NAR,NGIBBS] = rmvnrnd(MU,SIG,N,A,B) 返回算法接受-拒绝部分的接受率 RHO （见下文），由生成的返回样本的数量 NAR 接受-拒绝算法，以及返回的 NGIBBS 数算法的 Gibbs 采样器部分。 rmvnrnd(MU,SIG,N,A,B,RHOTHR) 设置可接受的最小值算法接受-拒绝部分的接受率到 RHOTHR。 默认值是经验确定的值2.9e-4。

这个是配合SPC质量分析一块用的，单独用也没问题，可以传入相应需要绘图的数据点，就能画出图形 注：使用时需要先建一个image图片，指定图片路径，绘图时图片路径与image中指定图片路径一致就能在网页中显示图形。代码己调试通过

对数正态分布

正态分布p-z转换表 matlab程序 Z分数是以标准差为单位所表示的原始分数与平均数的偏离，方便不用查找