請問:C語言中怎么計算正態(tài)分布函數(shù)?

一般有兩種算法：算法一產(chǎn)生12個（0，1）平均分布的隨機函數(shù)，用大數(shù)定理可以模擬出正態(tài)分布。算法二用到了數(shù)學(xué)中的雅可比變換，直接生成正態(tài)分布，但此算法在計算很大規(guī)模的數(shù)時 會出現(xiàn)溢出錯誤。

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利用瑞利分布得正態(tài)分布隨機數(shù) y1，y2 再按要求線性縮放一下到[0.01，2] 區(qū)間。

標準正態(tài)分布的分布函數(shù)Φ（x)：Φ（x)=P(Xx)=1√2π∫x∞et22dt。

標準正態(tài)分布函數(shù)公式如下圖：標準正分布的性質(zhì)密度函數(shù)關(guān)于平均值對稱平均值與它的眾數(shù)（statistical mode）以及中位數(shù)（median）同一數(shù)值。函數(shù)曲線下6268949%的面積在平均數(shù)左右的一個標準差范圍內(nèi)。

為什么將隨機變量的均勻分布的隨機變量代入正態(tài)分布反函數(shù)可以得到正態(tài)...

正態(tài)分布 ：正態(tài)分布（Normal distribution）又名高斯分布（Gaussian distribution），是一個在數(shù)學(xué)、物理及工程等領(lǐng)域都非常重要的概率分布，在統(tǒng)計學(xué)的許多方面有著重大的影響力。

連續(xù)變量是隨機變量在某個區(qū)間內(nèi)取值的概率，此時的概率函數(shù)叫做概率密度函數(shù)。正態(tài)概率分布是連續(xù)型隨機變量中最重要的分布。世界上絕大部分的分布都屬于正態(tài)分布，人的身高體重、考試成績、降雨量等都近似服從。

正態(tài)分布函數(shù)是對稱的。這意味著，在正態(tài)分布函數(shù)中，符合標準差規(guī)則的數(shù)據(jù)占比是一定的。

正態(tài)分布的反函數(shù)圖像

1、公式：=NORMINV(概率值，算術(shù)平均值，標準偏差值)NORMSINV( X ) 返回標準正態(tài)分布的區(qū)間點。NORMINV( X， MEAN， STARDARD VARIANCE) 返回非標準正態(tài)分布的區(qū)間點。

2、把均值換成0，方差換成1，適當移動圖像就行。從整體的標準正態(tài)分布函數(shù)的表達式來看，這個dt只是表達式的一部分而已，整體的表示應(yīng)該是標準正態(tài)分布的概率密度的積分。

3、其實令X~N(0，1)然后求Y=1/X的分布不就是上下翻轉(zhuǎn)過來的分布了 |Jacobian|=|dx/dy|=|-y^-2|=y^-2 所以fy(y)=(y^-2)fx(1/y)=(y^-2)e^(-1/(2y^2))/(2 π)^0.5 畫出來是這樣的圖像。

4、通常所說的正態(tài)分布曲線指的是正態(tài)分布的密度函數(shù)的圖像。其特征是“鐘”形曲線。 正態(tài)分布曲線一種概率分布。

5、正態(tài)分布圖是根據(jù)正態(tài)分布的分布函數(shù)畫出的，是數(shù)學(xué)或統(tǒng)計學(xué)上的概念，只有符合正態(tài)分布的圖才叫正態(tài)分布圖。根據(jù)不同的均值和方差，圖形有所區(qū)別。如下圖：以上，答畢。