在matlab中，normpdf可用于正态分布的概率密度函数计算。

方法二利用matlab程序计算：错误的是 A: p1=normcdf([150:2:190],170,20/3)%计算分布函数在各点的取值 B: p2=diff(p1)% 计算各区间的分布取值 C: p3=quadl(@(x)normpdf(x,170,20/3),165,175)%计算积分的数值解 D: p4=quadl(@(x)normpdf(x,170,20/3),164,176)%计算积分的数值解

在MATLAB命令窗口中键入：x=-1:0.1:1;y=normpdf(x,0,1);plot(x,y)的目的是画出: A: 参数为的正态分布的密度函数图形 B: 参数为的正态分布的密度函数图形 C: 参数为的二项分布的密度函数图形 D: 参数为二项分布的密度函数图形

在 MATLAB 命令窗口中键入： x=-2:0.1:2;y=normpdf(x,0,1);plot(x,y)的目的是画出 A: 参数为 u=1， [img=11x14]1803b6b5ebaa963.png[/img]=0的正态分布的密度函数图形 B: 参数为 u=0， [img=11x14]1803b6b5f30ebfc.png[/img]=1的正态分布的密度函数图形 C: 参数为 u=1，[img=11x14]1803b6b5f30ebfc.png[/img] =0的二项分布的密度函数图形 D: 参数为 u=0， [img=11x14]1803b6b5f30ebfc.png[/img]=1的二项分布的密度函数图形

在 MATLAB 命令窗口中键入： x=-2:0.1:2;y=normpdf(x,0,1);plot(x,y)的目的是画出 未知类型：{'options': ['参数为 u=1， [img=11x14]17de87f51398367.png[/img] =0的正态分布的密度函数图形', '参数为 u=0， [img=11x14]17de87f52033d55.png[/img]=1的正态分布的密度函数图形', '参数为 u=1， [img=11x14]17de87f52033d55.png[/img] =0的二项分布的密度函数图形', '参数为 u=0， [img=11x14]17de87f52033d55.png[/img] =1的二项分布的密度函数图形'], 'type': 102}

在 MATLAB 命令窗口中键入： x=-2:0.1:2;y=normpdf(x,0,1);plot(x,y)的目的是画出 A: 参数为 u=1， [img=11x14]180319146f67c13.png[/img] =0的正态分布的密度函数图形 B: 参数为 u=0， [img=11x14]18031914784250e.png[/img]=1的正态分布的密度函数图形 C: 参数为 u=1， [img=11x14]18031914784250e.png[/img] =0的二项分布的密度函数图形 D: 参数为 u=0， [img=11x14]18031914784250e.png[/img] =1的二项分布的密度函数图形