normpdf

正态概率密度函数

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Y = normpdf(X,mu，) Y = normpdf(X) Y = normpdf(X,mu)

Y = normpdf(X,mu，)中的每个值处计算PDFX使用带均值的正态分布μ还有标准差σ．X，μ,σ可以是具有相同大小的向量、矩阵或多维数组。标量输入被展开为与其他输入具有相同尺寸的常量数组。中的参数σ肯定是积极的。

正常的pdf是

$y ＝ f （ x | μ ， σ ）＝ \frac{1}{σ \sqrt{2 π}} e^{\frac{- {（ x - μ ）}^{2}}{2 σ^{2}}}$

的似然函数PDF是否被视为参数的函数。最大似然估计器(MLEs)是使固定值的似然函数最大化的参数值x．

的标准正态分配µ= 0和σ= 1。

如果x那么标准是正常的吗xσ+µ也是正常与刻薄µ还有标准差σ．相反,如果y是正常的µ还有标准差σ,然后x= (y- - - - - -µ) /σ是标准的正常。

Y = normpdf(X)使用标准正态分布(= 0，σ = 1）.

Y = normpdf(X,mu)采用单位标准差(σ = 1）.

Mu = [0:0.1:2];[y i] = max(normpdf(1.5,mu,1));MLE = mu(i) MLE = 1.5000

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