在MATLAB中对一组数据进行正态分布拟合,可以按照以下步骤进行: 准备一组需要拟合的数据: 首先需要有一组用于拟合的数据。这里假设我们生成一组服从正态分布的随机数据作为示例: matlab mu = 0; % 均值 sigma = 1; % 标准差 data = normrnd(mu, sigma, [100, 1]); % 生成100个数据点 使用MATLAB内置函数...
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...
软件环境：MATLAB2013a 一、多项式拟合 多项式拟合是利用多项式最佳地拟合观测数据，使得在观测数据点处的...
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
让面的一组数据如何用MATLAB拟合成正态分布图形 答案1::data=[83.01367925 75.34198113 58.575 76.84174528 80.1925 81.95070755 71.69 79.58 68.755 61 76.092685 74.025 75.35867925 66.7575 72.1775 74.54622642 79.03443396 86.72830189 71.43278302 72.41 70.06509434
在MATLAB中,可以使用`DistributionFit`函数来拟合正态分布、对数正态分布和威布尔分布。以下是一个简单的总结介绍: 1. 正态分布拟合:使用`DistributionFit`函数可以拟合正态分布。首先需要定义正态分布的参数(均值、标准差等),然后调用`DistributionFit`函数进行拟合。拟合结果将返回一个包含拟合参数的数组。 2. 对数...
normrnd_normfit 帮助用户生成一个正态分布的随机集数据,然后在数据的顶部和后面拟合高斯曲线计算其均值和标准差。 它可以帮助用户检查 NORMRND 函数完成了它的工作。它绘制了原始直方图和拟合的直方图。 normrnd_normfit 使用两个 Matlab(R) 函数:NORMRND 和 HIST。
close all;clear all;data = xlsread('数据.xls','sheet1'); %读入数据[y x]=hist(data,100); %统计频次分布figure('Color','w');h=bar(x,y,1); %画直方图set(h,'EdgeColor',[0.5 0.5 0.5],'FaceColor',[0.5 0.5 0.5]);hold on;%对数正态分布密度函数) p(1)./...
你这里x和y是什么意思？如果本身就是密度函数的样本，那么y值也太大了吧，要知道密度函数积分要为1啊，你这里下面包的面积也太大了吧。如果是二维采样数据，这种形状怎么可能是正态分布。完全是胡扯嘛。