首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Matlab:如何在正态曲线上显示sigma和µ

在Matlab中,可以使用normpdf函数绘制正态曲线,并通过添加标注的方式显示sigma和µ。

首先,我们需要了解正态分布的概念。正态分布是一种连续概率分布,也被称为高斯分布。它的概率密度函数可以用以下公式表示:

f(x) = (1 / (σ sqrt(2π))) exp(-(x-µ)^2 / (2σ^2))

其中,σ表示标准差,µ表示均值。

接下来,我们可以使用normpdf函数绘制正态曲线。以下是一个示例代码:

代码语言:matlab
复制
x = -5:0.1:5; % 定义x轴范围
sigma = 1; % 标准差
mu = 0; % 均值
y = normpdf(x, mu, sigma); % 计算概率密度函数值

plot(x, y); % 绘制正态曲线
hold on; % 保持图形窗口,以便添加标注

% 添加sigma和µ的标注
text(mu, normpdf(mu, mu, sigma), '\mu', 'VerticalAlignment', 'bottom', 'HorizontalAlignment', 'left');
text(mu + sigma, normpdf(mu + sigma, mu, sigma), '\sigma', 'VerticalAlignment', 'bottom', 'HorizontalAlignment', 'left');

hold off; % 释放图形窗口

在上述代码中,我们首先定义了x轴的范围,然后通过normpdf函数计算了对应的概率密度函数值。接着,使用plot函数绘制了正态曲线。使用hold on命令可以保持图形窗口,以便添加标注。最后,通过text函数添加了sigma和µ的标注。

这是一个简单的示例,你可以根据需要调整参数和样式。关于Matlab的更多绘图功能和用法,你可以参考腾讯云提供的Matlab产品文档:Matlab产品介绍

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Python之二项分布、正态分布

引 言 上回书说道:二项分布泊松分布的关系,咱们知道,当n很大p很小的时候,二项分布可以使用泊松分布近似求解,那么咱们今天呢,主要研究二项分布正态分布之间的“爱恨情仇”,正式开始之前,咱们先回顾先讲一下昨天讲到的二项分布...01 正态分布特征 集中性:正态曲线的高峰位于正中央 对称性:正态曲线以均值为中心,左右对称,曲线两端永远不与横轴相交。 均匀变动性:正态曲线由均值开始,分别向左右两侧逐渐均匀下降。...设置seaborn绘图的样式 sns.set(style="darkgrid") # 设置字体格式 plt.rcParams["font.family"] = "SimHei" # 控制字符可以正常显示...plt.xticks (np.arange(-4, 5),['μ-4σ','μ-3σ','μ-2σ','μ-σ','μ','μ+σ','μ+2σ','μ+3σ','μ+4σ']) # 设置不同区间的颜色显示...01 python实现 当取n=100,p=0.147时,我们分别绘制二项分布图正态分布图形如下(深色柱形图代表二项分布,浅色曲线代表正态分布): ? ?

2.5K20

【视频】风险价值VaR原理与Python蒙特卡罗Monte Carlo模拟计算投资组合实例|附代码数据

在这里,我们根据相同的实际收益数据 绘制正态曲线:方差-协方差背后的思想类似于历史方法背后的思想——除了我们使用熟悉的曲线而不是实际数据。...正态曲线的优点是我们可以自动知道最差的 5% 1% 在曲线上的位置。它们是我们期望的置信度标准偏差的函数。...sigma = pre.std()price=price.dot(sh_wt) #计算加权值在计算了投资组合的期望收益波动率(期望收益的标准差)后,我们将设置并运行蒙特卡洛模拟。...总结上面的方法显示了我们如何计算投资组合的风险价值(VaR)。对于使用现代投资组合理论(MPT)计算一定数量的投资组合,有助于巩固你对投资组合分析优化的理解。...VaR比较matlab使用Copula仿真优化市场风险数据VaR分析 R语言GARCH模型对股市sp500收益率bootstrap、滚动估计预测VaR、拟合诊断蒙特卡罗模拟可视化R语言单变量多变量(

1.2K00
  • 泊松分布 二项分布 正态分布之间的联系,与绘制高斯分布图

    反之,如果 np 趋于无限大( p 是一个定值),则根据德莫佛-拉普拉斯(De'Moivre-Laplace)中心极限定理,这列二项分布将趋近于正态分布。  ...P.S.拉普拉斯高斯研究了它的性质。是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。        ...正态曲线呈钟型,两头低,中间高,左右对称因其曲线呈钟形,因此人们又经常称之为钟形曲线。 假设随机变量X服从一个位置参数为μ、尺度参数为σ的正态分布,则可以记为: ? 而概率密度函数为 ?...(s, bins=100, normed=True) plt.title('Normal: $\mu$=%.1f, $\sigma^2$=%.1f' % (mu,sigma)) plt.show() ?...画直方图与概率分布曲线 mu, sigma , num_bins = 0, 1, 50 x = mu + sigma * np.random.randn(1000000) # 正态分布的数据 n, bins

    1.5K50

    R语言贝叶斯MCMC:用rstan建立线性回归模型分析汽车数据可视化诊断|附代码数据

    本文将谈论Stan以及如何在R中使用rstan创建Stan模型尽管Stan提供了使用其编程语言的文档带有例子的用户指南,但对于初学者来说,这可能是很难理解的。...Stan与最流行的数据分析语言,R、Python、shell、MATLAB、JuliaStata的接口。我们将专注于在R中使用Stan。rstanrstan允许R用户实现贝叶斯模型。...你可以使用熟悉的公式data.frame语法(lm())来拟合模型。通过为常用的模型类型提供预编译的stan代码来实现这种更简单的语法。它使用起来很方便,但只限于特定的 "常用 "模型类型。...stan()函数读取编译你的stan代码,并在你的数据集拟合模型。stan()函数有两个必要参数。文件。包含你的Stan程序的.stan文件的路径。data。一个命名的列表,提供模型的数据。...此外,它还显示了MCMC的诊断统计Rhat有效样本量。这些统计数据对于评估MCMC算法是否收敛非常重要。接下来,我们将用rstan来拟合同一个模型。

    2K00

    【深度干货】专知主题链路知识推荐#5-机器学习中似懂非懂的马尔科夫链蒙特卡洛采样(MCMC)入门教程01

    ,正态独立) 大多数近似方法的关键是在于从分布中采样的能力,我们需要通过采样来预测特定的模型在某些情况下的行为,并为潜在的变量(参数)找到合适的值以及将模型应用到实验数据中,大多数采样方法都是将复杂的分布中抽样的问题转化到简单子问题的采样分布中...该代码显示了了如何展示概率密度累积密度。它还展示了如何从该分布中抽取随机值以及如何使用hist函数可视化这些随机样本。代码的输出结果如图1.1所示。...(所有代码见最后百度云链接) 1 %% Explore the Normal distribution N( mu , sigma ) 2 mu = 100; % the mean 3 sigma =...事实,这一节我们讨论的一些技术是MATLAB的内部分布,正态分布指数分布。...该过程的简单之处就在于,潜在的采样仅仅依赖对统一的参数进行偏移变换。该过程可以用于采样很多不同种类的分布,事实MATLAB实现很多随机变量生成方法也是基于该方法的。

    1.5K70

    【视频】风险价值VaR原理与Python蒙特卡罗Monte Carlo模拟计算投资组合实例|附代码数据

    在这里,我们根据相同的实际收益数据 绘制正态曲线: 方差-协方差背后的思想类似于历史方法背后的思想——除了我们使用熟悉的曲线而不是实际数据。...正态曲线的优点是我们可以自动知道最差的 5% 1% 在曲线上的位置。它们是我们期望的置信度标准偏差的函数。...sigma = pre.std() price=price.dot(sh_wt) #计算加权值 在计算了投资组合的期望收益波动率(期望收益的标准差)后,我们将设置并运行蒙特卡洛模拟。...for j in range(20000): #20000次模拟运行(rtn/Time,sigma/ sqrt(Time),Time) plt(np.percentile(daily_returns,5...总结 上面的方法显示了我们如何计算投资组合的风险价值(VaR)。对于使用现代投资组合理论(MPT)计算一定数量的投资组合,有助于巩固你对投资组合分析优化的理解。

    61400

    高斯模糊

    二、高斯模糊的原理 1、模糊在图像中的理解 模糊在图像中的意思可理解为:中心像素的像素值为由周围像素的像素值的的平均值。...如图: 第一幅图为原始图像,其中心像素的像素值为2,第二幅图为中心像素进行模糊后的图像,其像素值为周围像素值的的平均值。 图像模糊在数值,这是一种”平滑化”。...在图形,就相当于产生”模糊”效果,”中心点”失去细节。高斯模糊会减少图像的高频信息,因此是一个低通滤波器。...在图形,正态分布是一种钟形曲线,越接近中心,取值越大,越远离中心,取值越小。计算平均值的时候,我们只需要将中心像素作为原点,其他点按照其在正态曲线上的位置,分配权重,就可以得到一个加权平均值。...可以看出,sigma越大,图像越模糊。 下图为sigma=10.0,高斯核大小分别为33,99,2727下的实验结果。可以看出,尺寸越大,图像越模糊。

    4K20

    雷达系统设计及matlab仿真(一) 第一章 雷达基础知识概论(测距 距离分辨率 多普勒频率 雷达方程 噪声信噪比 脉冲积累)

    (3)距离单元门宽度的确定 (4)脉冲压缩技术的引入 1.4.多普勒频率 1.5.雷达方程 1.5.1.雷达基本方程 1.5.2.噪声信噪比 1.5.2.1.信噪比的仿真(1)matlab实现 1.5.2.2....matlab仿真 1.7.5.1.相干积累 1.7.5.2.非相干积累 1.7.5.3.函数参数了解 1.7.5.4.函数的matlab代码 1.7.5.5.结果及运用函数的matlab代码 1.8....(1)功率谱密度:PSD 在实际情况下,雷达接收的回波信号会被噪声污染噪声本质是随机的,可以用其功率密谱度来描述,同时噪声功率也是雷达工作带宽的函数 (2)信噪比及改写雷达方程 1.5.2.1...实现 (1)研究信噪比与雷达目标距离及雷达截面积的关系 (2)研究信噪比与雷达目标距离及峰值功率的关系 (3)此部分的matlab代码实现 注意在本程序中用到了一仿真的函数,此处调用 % 用此程序产生...- Sigma - Tsc; return 1.6.2.在实际情况之中分析关系 功率孔径积相对于测距范围 平均功率相对于孔径大小 1.6.3.matlab代码实现 close all

    4.1K56

    matlab产生高斯白噪声

    normrnd:生成服从正态分布的随机数 r = normrnd(mu,sigma) 从均值参数为 mu 标准差参数为 sigma 的正态分布中生成随机数。...R=norrmrnd(MU,SIGMA,m):从均值参数为 mu 标准差参数为 sigma 的正态分布中生成随机数,矩阵的形式由m定义。...理论randn()生成的随机数分布范围为(-∞,+∞),即无穷大。...高斯白噪声中的高斯是指:概率分布是正态函数,而白噪声是指:它的二阶矩不相关,一阶矩为常数,是指先后信号在时间的相关性。这是考察一个信号的两个不同方面的问题。 热噪声散粒噪声是高斯白噪声。...发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

    3.3K20

    【视频】风险价值VaR原理与Python蒙特卡罗Monte Carlo模拟计算投资组合实例|附代码数据

    在这里,我们根据相同的实际收益数据 绘制正态曲线: 方差-协方差背后的思想类似于历史方法背后的思想——除了我们使用熟悉的曲线而不是实际数据。...正态曲线的优点是我们可以自动知道最差的 5% 1% 在曲线上的位置。它们是我们期望的置信度标准偏差的函数。...sigma = pre.std() price=price.dot(sh_wt) #计算加权值 在计算了投资组合的期望收益波动率(期望收益的标准差)后,我们将设置并运行蒙特卡洛模拟。...for j in range(20000): #20000次模拟运行(rtn/Time,sigma/ sqrt(Time),Time) plt(np.percentile(daily_returns,5...总结 上面的方法显示了我们如何计算投资组合的风险价值(VaR)。对于使用现代投资组合理论(MPT)计算一定数量的投资组合,有助于巩固你对投资组合分析优化的理解。

    35000

    【视频】风险价值VaR原理与Python蒙特卡罗Monte Carlo模拟计算投资组合实例|附代码数据

    在这里,我们根据相同的实际收益数据 绘制正态曲线: 方差-协方差背后的思想类似于历史方法背后的思想——除了我们使用熟悉的曲线而不是实际数据。...正态曲线的优点是我们可以自动知道最差的 5% 1% 在曲线上的位置。它们是我们期望的置信度标准偏差的函数。...sigma = pre.std() price=price.dot(sh_wt) #计算加权值 在计算了投资组合的期望收益波动率(期望收益的标准差)后,我们将设置并运行蒙特卡洛模拟。...for j in range(20000): #20000次模拟运行(rtn/Time,sigma/ sqrt(Time),Time) plt(np.percentile(daily_returns,5...总结 上面的方法显示了我们如何计算投资组合的风险价值(VaR)。对于使用现代投资组合理论(MPT)计算一定数量的投资组合,有助于巩固你对投资组合分析优化的理解。

    40600

    PYTHON 用几何布朗运动模型蒙特卡罗MONTE CARLO随机过程模拟股票价格可视化分析耐克NKE股价时间序列数据|附代码数据

    dz = εdt其中 ϵ 来自正态分布通过将漂移项 a(x,t)dt 添加到随机过程 dz ,可以将维纳过程进一步推广到 Ito 过程。 ...给出了收益率波动率、起始价格时间步长的样本值。以下数字按出现顺序显示:股票价格的演变,St 作为 N 的函数股票价格水平的分布,绘制为直方图。收益对数收益的分布,也绘制为直方图。...上图显示了在相同起始价格、S0=100 收益率波动率、μ=0.2 σ=0.07 下运行的 500 次模拟图。使用的时间步长为 dt=0.01,表示每天对股票价格进行频繁抽样。...这实际是一个预期的结果。...请注意,模拟还针对其他时间范围不同的股票价格运行,平均而言,该模型显示的值在圣路易斯真实价值的 10% 以内。

    1.2K00

    OpenCV实战 | Hessian矩阵以及在血管增强中的应用

    尺度空间理论的基本思想是:在图像信息处理模型中引入一个被视为尺度的参数,通过连续变化尺度参数获得多尺度下的尺度空间表示序列,对这些序列进行尺度空间主轮廓的提取,并以该主轮廓作为一种特征向量,实现边缘、角点检测不同分辨率的特征提取等...必须要多说一句的是,这个代码从内容到风格,很大程度上参考了frangi的matlab版本代码 https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/...Mat vesselness, scale, angles; frangi2d(input_img_fl, vesselness, scale, angles, opts); //显示结果...matlab版本 //生成卷积核 //DGaussxx = 1/(2*pi*Sigma^4) * (X.^2/Sigma^2 - 1) .* exp(-(X.^2 + Y.^2)/(2*Sigma...flip(Mat(n_kern_y, n_kern_x, CV_32FC1, kern_xx_f), kern_xx, -1); 这个地方,关于OpenCV的filter2D 函数是如何实现卷积的,Matlab

    4.2K40
    领券