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正态分布图表计算

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简介：
本工具旨在帮助用户快速准确地进行正态分布相关数据的查询与计算。通过输入变量值，用户可以迅速获取对应的概率密度、累积概率等信息，便于统计分析和科学研究中的应用。 自己制作的正态图，供大家参考。

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  • 正态分布图表计算
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    本工具旨在帮助用户快速准确地进行正态分布相关数据的查询与计算。通过输入变量值，用户可以迅速获取对应的概率密度、累积概率等信息，便于统计分析和科学研究中的应用。 自己制作的正态图，供大家参考。
     
  • 正态分布 Excel 表格.xlsx
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    本Excel表格提供了关于正态分布的数据分析工具，包括计算概率、逆函数以及绘制图表等功能，便于用户进行统计学研究和数据分析。 Excel 使用正态分布功能可以帮助用户进行数据分析和统计计算。通过内置的函数如 NORM.DIST 和 NORM.INV，可以方便地处理与正态分布相关的各种问题。这些工具对于需要在 Excel 中执行复杂统计分析的人来说非常有用。
     
  • 标准正态分布表（附表二）
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    《标准正态分布表》（附表二）提供了标准化正态分布下的累计概率值，便于统计学中计算和分析数据的概率与分布情况。 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……4 附表四：χ²分布临界值表……5 附表五：F分布临界值表（α=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
     
  • MATLAB计算正态分布的概率
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    本教程详细讲解了如何使用MATLAB软件进行正态分布概率的计算。包括正态分布函数的应用、均值和标准差的设定以及常见问题解决方法。适合初学者快速掌握相关技能。 求正态随机变量X~N(2, 0.5^2)的概率P(2.11  
  • 【MATLAB代码】计算正态分布CDF.zip
    优质
    本资源提供了一段MATLAB代码，用于计算标准正态分布的概率累积函数（CDF）。用户可以下载并运行此代码以进行统计分析和数据处理。 正态分布（也称为高斯分布）的累积分布函数（CDF）表示随机变量在某个给定点之前取值的概率。该函数通常用符号Φ来表示。 对于一个遵循正态分布的随机变量，其概率密度函数（PDF）可以表达为： \[ f(x|\mu, \sigma) = \frac{1}{\sigma \sqrt{2\pi}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2}} \] 这里\( \mu \)代表均值，而\( \sigma \)表示标准差。 正态分布的累积分布函数Φ定义为： \[ \Phi(x|\mu, \sigma) = \frac{1}{2} \left[1 + erf\left(\frac{x - \mu}{\sigma \sqrt{2}}\right)\right] \] 其中，erf表示误差函数（error function）。 累积分布函数Φ的意义在于它给出了随机变量X小于等于x的概率。
     
  • Matlab 正态分布图.rar
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    本资源提供了一个使用MATLAB绘制正态分布曲线的代码文件。用户可以轻松调整参数来观察不同均值和标准差下的正态分布情况。适合学习统计学与数据分析的初学者使用。 使用MATLAB实现三维点云的法向量箭头可视化。所需文件包括：测试点云数据 - Vaihingen_building1.txt、法向量数据 - normal.mat 和主程序 - normal_plot.m。
     
  • 标准正态分布积分表.pdf
    优质
    本PDF文档提供了详细的标准正态分布在统计学和概率论中的积分值表格，便于查找特定z分数对应的累积概率。 正态分布积分表可用于快速计算正态分布的积分值及进行概率分析。
     
  • 查找标准正态分布表
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    本资源提供关于如何使用标准正态分布表的指导和解释，帮助用户理解和应用统计学中的这一重要工具，进行概率计算。 正态分布表提供了国家标准下的数据，便于查找使用。
     
  • 正态分布的概率分布函数：计算正态分布曲线下概率的MATLAB实现
    优质
    本文介绍了如何使用MATLAB编程来计算和绘制标准正态分布及其变种的概率密度函数，并求解特定区间内的累积概率值。 此函数用于计算正态分布曲线下的概率，并可选择绘制图形及计算面积。 输入参数： - x：在正态分布曲线上的一点。 - mean：正态分布的平均值。 - sigma：正态分布的标准偏差。（提示：对于标准正态分布，其均值为0且sigma等于1。） - plotting（可选）：如果设置为1，则绘制计算出的面积。 输出： 函数返回从负无穷大到点x之间的曲线下面积。 示例代码： ```matlab x = -20:20; % 定义数据范围，例如从-20至20。 sigma = length(x)/2/3.5; % 设置PDF的宽度为约3.5个标准差单位。 mean_value = 0; normaldistribution(mean_value, sigma, 1); ``` 注意：该函数由谢里夫·奥姆兰编写，他是苏黎世大学和大学医院的研究人员。日期标注为2009年5月。