matlab中的 ksdensity求得概率密度为什么大于1
ksdensity返回的100个点，只是PDF曲线的100个横纵坐标，用于你绘制PDF曲线图的，不是代表这100个横坐标对应的概率，所以单纯100个f求和并不是代表的总概率1，而应该是PDF曲线的积分=1。
如果需要画出CDF，只需要在ksdensity中注明[f,xi]=ksdensity(a,'function','CDF')，那么输出的100个横纵坐标绘制得到的就是CDF曲线，当然这个时候的100个点纵坐标之和依然不是1，原因同上。
matlab正态分布 y=N(x),知道y，如何求x？
normcdf用来求标准正态分布的累积概率。
normcdf(0)就是对标准正态分布密度曲线从负无穷到临界值0进行积分，结果为0.5.
normcdf（2）就是从负无穷到临界值2积分，获得累积概率为0.9772.
Norminv函数是从累积概率反求临界值，三个输入参数分别是累积概率、均值、方差
这样与normcdf（2）=0.9772对应反查函数norminv（0.9772，0，1）,其结果应该为2，计算结果1.9991，是因为0.9772小数点后只保留了四位反查造成误差，如果用
Norminv（normcdf（2），0，1）计算的结果肯定是2了。
