函数 [pdffit,offset,A,B,resnorm,h] = distributionfit(data,distribution,nbins) 目的 jdc 修订版。 06-jun-05 将三种概率分布（正态、对数正态、威布尔）之一拟合到输入数据向量。 如果将分布指定为“最佳”，则会自动选择最适合数据的分布。 输入如果 nargin==1，则提示“分布”并交互输入 数据 - nx 1 或 1 xn 输入数据向量分布 - 适合“数据”的概率分布。 可以是 'normal'、'lognormal'、'weibull' 或 'best' ... 默认值：'best' nbins - 条形图箱的数量 ..................... 默认值：sqrt(length(data)) ％输出pdffit - 拟合概率密度函数 - nx 2 矩阵，第 1 列是 x 值，第 2 列

这是计算正态分布的一款小软件，有需要的同学可以用~

本文介绍含有一个或两个未知参数的正态分布

用matlab画二维正态函数图像 画坐标网格 [x,y]=meshgrid(-5:0.1:5,-5:0.1:5) 正态分布密度函数 f=1/(2*pi*sigma1*sigma2*sqrt(1-p*p))*exp(-1/(2*(1-p*p))*(((x-u1).^2)./(sigma1*sigma1)-2*p*((x-u1)*(y-u2))./(sigma1*sigma2)+((y-u2).^2)./(sigma2*sigma2))) 画图 mesh(x,y,f)

本资源有两段代码，一段是用rand随机数循环算pi的值和矩阵算pi的值并进行对比和耗时分析；另一段是用matlab内置伪随机算法rand生成正态分布概率密度函数，并包含图像的生成和对比。有问题可以私信，有问必答，欢迎你的购买

针对喷泉编码的原始分组的度分布的统计，提出一种基于修正正态分布的编码算法。该方法提出两种统计模型，然后将编码简化为两个多重伯努利分布，发现当分布数目增大时，可以简化为正态分布。在这两种分布下，会有原始分组出现欠利用和过利用的情况。通过计算出这两个伯努利分布的期望值，并利用大量的仿真，统计其方差，得到度分布的置信区间。在编码过程中，能够自适应地将原先欠利用和过利用的部分进行调节，使得每个原始分组对于编解码的贡献趋于一致，提高纠错性能。实验表明，本文算法在高斯信道和删除信道下，与常规的喷泉编码相比较，误码率明显下降。

标准正态分布表【高等工程数学】

将选择K维拉丁超立方体中的N个点。 M 个坐标维度中的每一个都被离散化为值 1 到 N。以这样的方式选择点，即没有两个点具有任何共同的坐标值。 这是一个标准的拉丁超立方体要求，有很多解决方案。 该算法的不同之处在于它试图选择一个解决方案，该解决方案具有点尽可能均匀地“散布”的特性。 它通过通过正态高斯累积分布函数映射解决方案元素来做到这一点 例子 ： X = Generate_LHS('n', 100, 'k', 2, 'plot_flag',1,'Normal_dist_flag',1,'hist_flag',1); 参考： M. Cavazzuti，优化方法：从理论到设计， Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2013 灵感来自： http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/48927-l

11.3 正态分布函数及其反函数 一般的正态分布函数，可以根据公式(x-m)/s=z来变形得到 例：人的智商（I.Q.）得分一般服从均值为 100，标准差为 16 的正态分布，随机 抽取一人，他的智商在 100-115 之间的概率是多少？（以频率为表述，即智商在 100-115 之间的人占多大比例？） di normal((115-100)/16)- normal((100-100)/16) .32574929 正态分布函数的图示 twoway function y=normal((x-100)/16), rang(50 150)

通过统计近似抽样法和变换抽样法，产生正态分布随机数。同时，可以根据自己的项目需求，进行参数设置。通过统计近似抽样法和变换抽样法，产生正态分布随机数。同时，可以根据自己的项目需求，进行参数设置。