1)使用MatLab画出正态分布的概率密度函数图像。

x=[-10:0.01:10];

y=normpdf(x,0,1);%正态分布函数。

figure;

axes1=axes('Pos',[0.1 0.1 0.85 0.85]);

plot(x,y);

set(axes1,'YLim',[-0.01 0.43],'XLim',[-3 3]);

图1：

2)验证概率密度函数在区间(-∞,∞)上的积分为1。

这里取参数mu=3，sigma=5(注：下文全用这两个参数)。

y='exp(-1/2*((x-3)/5)^2)/(sqrt(2*pi)*5)';

s=int(y,-inf,inf) %int积分函数(inf代表无穷大)。

输出：s=1

3)验证x=mu时取最大值。

思路：求解函数一阶导数为零的点。

* 求一阶导数

y='exp(-1/2*((x-3)/5)^2)/(sqrt(2*pi)*5)';

d=diff(y);%微分函数。

sd=simplify(d)

输出结果：sd = -1/250*(x-3)*exp(-1/50*(x-3)^2)*2^(1/2)/pi^(1/2)

* 通过图像判断解的位置

x=[0:0.001:40];

sd=-1/250.*(x-3).*exp(-1/50.*(x-3).^2).*2.^(1/2)./pi.^(1/2);

axes1=axes('Pos',[0.1 0.1 0.85 0.85]);

plot(x,sd);

set(axes1,'YLim',[-0.01 0.01],'XLim',[0 40]);

图2：

从图中可以看出在3附近有解。

* 定义函数并求解

function y=f(x)

y=-1/250.*(x-3).*exp(-1/50.*(x-3).^2).*2.^(1/2)./pi.^(1/2);

r=fzero('f',3)

输出：r=3

从图上看在x > 20以后，几乎是一条直线，若用20：

r=fzero('f',20)

输出：r=3

这说明是无限趋近于0。

* 进一步说明该点为最大值点

该概率密度函数一阶导数为0的解为3，此值正好为mu，再取x=1，x=4与x=3时的函数值比较。

>> normpdf(1,3,5)

ans = 0.0737

>> normpdf(4,3,5)

ans = 0.0782

>> normpdf(3,3,5)

ans = 0.0798

显然在x=3的两边函数值都比x=3小，说明该点为极大值点。根据正态分布函数的图像特点可知该点是最大值点。

4)验证x=mu +- sigma (即8或-2)处曲线有拐点。

思路：求二阶导数为零的点。

* 先求二阶微分

y='exp(-1/2*((x-3)/5)^2)/(sqrt(2*pi)*5)';

d=diff(y,2);%微分函数。

sd=simplify(d)

输出：sd = 1/6250*exp(-1/50*(x-3)^2)*2^(1/2)*(-16+x^2-6*x)/pi^(1/2)

* 通过图像判断解的位置

x=[-20:0.001:20];

sd=1./6250.*exp(-1/50.*(x-3).^2).*2.^(1/2).*(-16+x.^2-6.*x)/pi.^(1/2);

axes1=axes('Pos',[0.1 0.1 0.85 0.85]);

plot(x,sd);

set(axes1,'YLim',[-0.005 0.005],'XLim',[-20 20]);

图3：

从上图可以看出，曲线在(-5,0)和(5,10)之间分别都与y=0有交点，因此有两个解。

* 定义函数并求解

function y=f(x)

y=1./6250.*exp(-1/50.*(x-3).^2).*2.^(1/2).*(-16+x.^2-6.*x)/pi.^(1/2);

r=fzero('f',-5)

r = -2

>> r=fzero('f',5)

r = 8.0000

从而得到了两个拐点x=8和x=-2，也即mu +- sigma。

5)验证曲线以x轴为渐近线渐近线求解：

A 垂直渐近线  x=a是y=f(x)的渐近线<==>lim f(x)=∞或lim f(x)=∞

x->a+0       x->a-0

其中a在间断点中找——∞型第二类间断点B 水平渐近线

x→+∞(-∞)时，y=b是y=f(x)的渐近线<==>lim f(x)=b (或lim f(x)=b)

x->+∞         x->-∞

求其一阶倒数在x趋向于无穷大时的极限值b，若存在，即有水平渐近线y=b。

* 先定义函数：

function y=f(x)

syms x; %定义符号变量。

y=exp(-1/2*((x-3)/5)^2)/(sqrt(2*pi)*5);

* 求x趋向无穷大时一阶导数的极限

limit(f,inf)

ans = 0

6)验证 3 sigma 法则

思路：求解概率密度函数在[mu-3*sigma,mu+3*sigma]区间上的积分。

y='exp(-1/2*((x-3)/5)^2)/(sqrt(2*pi)*5)';

double(int(y,-12,18))

ans = 0.9973