Matlab의 정규 분포에 대한 확률 밀도 결정

아래 그래프를 얻으려는 다음 코드가 있습니다. Y 축 레이블을 확률 밀도으로 지정하거나 Y 값을 정규화해야 할 때 값의 확률 밀도를 어떻게 결정할 수 있습니까?Matlab의 정규 분포에 대한 확률 밀도 결정

감사

% thresh_strain contains a Normally Distributed set of numbers 
[mu_j,sigma_j] = normfit(thresh_strain); 
x=linspace(mu_j-4*sigma_j,mu_j+4*sigma_j,200); 
pdf_x = 1/sqrt(2*pi)/sigma_j*exp(-(x-mu_j).^2/(2*sigma_j^2)); 
plot(x,pdf_x);

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출처

2014-03-26 user131983

는 의미로 수치가 정확한지 - 곡선 아래의 면적 그것은 정상화 할 필요가 없습니다 1입니다. 당신은 누적 분포 함수를하려하여이를 확인할 수 있습니다

plot(x,(x(2)-x(1)).*cumsum(pdf_x));

당신의 그림에서 y 축은 "움푹 들어간 곳의 번호"아니므로 레이블을 다시 지정해야합니다. "확률 밀도"는 허용되는 레이블입니다.

출처

2014-03-26 23:33:19 y300

감사합니다. 그러나 확률 밀도가 주어진 값을 취하는 상대 우도이기 때문에 확률 밀도를 정수와 연관시킬 수 있습니까? – user131983

귀하의 질문을 정확하게 이해하고 있는지 잘 모르겠습니다. 확률 disctributions에 대한 중요한 제한은 다음과 같습니다. 1) 값은 모두 양수 여야하며 2) PDF의 적분은 1이어야합니다. 임의의 주어진 x 값에서 확률 분포는 유한 양의 값을 가질 수 있습니다. – y300

@ y300 그는 y 축에 1보다 큰 값이있는 이유를 묻고 있다고 생각합니다. – chappjc

Matlab의 정규 분포에 대한 확률 밀도 결정

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