问如何插值值以填充百分位数范围？

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实际上，为了找到百分位数而执行插值对我来说不是很好。如果您正在处理一个normal distribution，并且它的参数(mu和sigma)是已知的，那么您要寻找的是norminv函数(正式文档：https://mathworks.com/help/stats/norminv.html)。

X= norminv( P，mu，sigma)用对应的平均值mu和标准差σ在P中对应的概率计算出法向of的逆，σ中的参数必须是正的，P中的值必须在0 1区间。

例如，您如何找到包含95%标准正态分布值的间隔：

norminv([0.025 0.975],0,1)

这就是如何用mu=10和sigma=3.5找到正态分布的第99百分位数。

norminv(0.99,10,3.5)

如果您不知道这些参数，您可以根据实际拥有的数据来估计它们。正常族的参数是mean和standard deviation；一旦它们被知道，底层的分布就会被完全描述。实际上：

• 正态分布的mean介于25和75百分位数之间。平均这两个值来逼近它。
• 在正态分布中，第25百分位数和第75百分位数的差值约为其standard deviation的1.35倍。因此，取上述值之间的差值，除以1.35，以获得standard deviation的近似。

如果您想使用linear interpolation，请查看interp1 (https://mathworks.com/help/matlab/ref/interp1.html)。