第一、SCILAB的发行版里边没有像MATLAB的normpdf、R语言的pnorm这样的计算正态分布的概率密度分布的函数，得用“atomsInstall("distfun")”命令自己从scilab-forge下载(这一点很像OCTAVE) 之后才能绘出二维正态分布函数
atomsInstall("distfun")命令报告已安装distfun、specfun、apifun、helptbx，但是要用这个distfun组件，SCILAB还需要手动关闭再打开。
重启后看到distfun组件加载成功
第二、在-2<=x,y<=2区间上绘制二维联合正态分布图像，设两随机变量完全不相关，ρ=0，其中X,Y~N(0,1)，公式如下：
绘图代码如下：
x1 = -3:0.2:3x2 = -3:0.2:3
[X1,X2] = meshgrid(x1,x2)
X3 = distfun_normpdf((X1.^2+X2.^2).^.5,0,1)./(2.*%pi).^.5
surf(X1,X2,X3)xlabel('x1')ylabel('x2')zlabel('Probability Density')
代码和运行效果截图
用r语言求正态分布的标准差：产生100个均值为0标准差为1的正态分布随机数：rnorm（100，mean=0，sd=1）指数分布数dnorm（x，mean=5，sd=1，log=TRUE）。
正态分布的标准差正态分布N～（μ，duδ^2），方差D（x）=δ^2，E（x）=μ。服从标准正态分布，通过查标准正态分布表就可以直接计算出原正态分布的概率值。μ维随机向量具有类似的概率规律时，随机向量遵从多维正态分布。
标准正态分布
又称为u分布，是以0为均数、以1为标准差的正态分布，记为N（0，1）。标准正态分布曲线下面积分布规律是：在-1.96～+1.96范围内曲线下的面积等于0.9500，在-2.58～+2.58范围内曲线下面积为0.9900。统计学家还制定了一张统计用表（自由度为∞时），借助该表就可以估计出某些特殊u1和u2值范围内的曲线下面积。
