x=1:1:10; % 原始数据 y=-0.9*x.^2+10*x+20+rand(1,10).*5; plot(x,y,'o') % 绘图并标出原始数据点 p=polyfit(x,y,2) % 根据原始数据生成系数,2表示多项式的次数,与拟合的精度正相关,但并不是越高越好,可能会导致过拟合 xi=1:0.5:10; % 新数据 yi=polyval(p,xi); % 计算拟合的结...
```matlab data = normrnd(0, 1, 1000, 1); ``` 接下来,我们需要选择一个合适的分布函数来拟合这组数据。Matlab提供了多种分布函数的拟合方法,包括正态分布、指数分布、伽马分布等。在这里,我们选择正态分布作为例子。 使用Matlab拟合数据的分布函数,可以使用`fitdist`函数。`fitdist`函数的第一个参数是数据,...
在MATLAB中，可以使用 normfit 函数来拟合一组数据到一个正态分布。normfit 函数会提供正态分布的参数估计，包括均值（mean）和标准差（standard deviation）。以下是一个使用normfit函数的简单例子：生成一个标准正态分布的随机样本数据 data = randn(1000,1);使用normfit函数拟合正态分布 [mu, sigma] = normfit(da...
pd = fitdist(x,distname) 通过对列向量 x 中的数据进行 distname 指定的分布拟合,创建概率分布对象。 示例 pd = fitdist(x,distname,Name,Value) 使用一个或多个名称-值对组参量指定的附加选项创建概率分布对象。例如,您可以为迭代拟合算法指示删失数据或指定控制参数。 示例 [pdca,gn,gl] = fitdist(x,dis...
Matlab中可以使用函数fit()和fitdist()进行拟合，并使用compare()比较拟合值和原值。步骤如下：加载数据：使用load()函数或在Matlab环境中直接创建变量来存储数据。拟合：使用fitdist()函数，指定伽马分布模型，并以数据为输入进行拟合。比如：pd = fitdist(data, 'gamma')比较：使用compare()函数，计算...
吃小羊 理解世界,数据先行关注MATLAB数据分析-曲线拟合与分布拟合发布于 2021-12-14 13:01・IP 属地上海 · 3.4 万次播放 赞同10添加评论 分享收藏喜欢 举报 Matlab数据分析回归分析数值分析数据挖掘数据处理 写下你的评论... 还没有评论,发表第一个评论吧...
3、数据准备好之后，接下来就是绘制柱状图，简单的Matlab代码和柱状图，如图所示，4、由画出的柱状图可知，此数据近似服从正态分布。则根据原始数据计算出正态分布的关键数值为：均值，方差，标准差。5、f = @(x) normpdf(x,均值,标准差),概率密度f*总数等于拟合的的频数，则拟合的图形，如图所示，6...
1，把数据直接导入matlab,x=[];y=[](大量数据建议使用txtread),然后点击屏幕左下方start进入toolboxes然后点Curve Fiting Tool ,导入数据 选择Gaussian次数为1，即可得到拟合效果 参数也会出来
pe表示样本的经验频率，p表示拟合得的理论频率。RMSE、AIC、BIC的值越小，分布函数的拟合效果越好。
怎样用matlab拟合一组符合高斯分布的数据,得出完整的高斯函数表达式.整个过程要用程序实现:x[1:1:124],y[Px](为一组符合高斯分部的数组)