4 第四，保存和运行上述脚本，得到双y轴的标准正态分布函数图形如下。5 第五，下面为左右两侧y轴添加坐标标注，继续添加如下代码：ylabel(hAx(1),'Normal Distribution Bar','FontSize',15)ylabel(hAx(2),'Normal Distribution Plot','FontSize',15)6 第六，保存和...
3 第三，启动MATLAB，新建脚本（Ctrl+N），输入如下代码：close all; clear all; clcx=-1:.1:1;norm=normpdf(x,0,1);figure('Position',[50,50,600,500],'Name','Normal PDF',... 'Color',[1,1,1]);plot(x,norm,'r-','LineWidth...
saveas(gcf, 'normal_distribution.png'); % 保存为 PNG 图片 % 或者 print -dpng 'normal_distribution.png'; % 导出为 PNG 图片 以下是一个完整的 MATLAB 脚本示例,用于绘制正态分布图: matlab clc; clear; % 生成正态分布数据 data = randn(1000, 1); % 绘制直方图 hist(data, 50); hold on;...
在MATLAB工作环境下,在命令窗口键入disttool (distribution tool的缩写),弹出图形窗口,在函数类型中选择PDF(概率密度曲线)和CDF(概率分布曲线)后,我们可以通过修改参数观察不同参数情况下的曲线。这些分布包括正态(Normal)、二项(Binomial)、指数(Exponential)、均匀(Uniform)、泊松(Poisson)等。也可以选择cdf选项对分布...
all; clc% MATLAB演示正态分布特征的方法% 正态分布(Normal Distribution):X~N(u,d2)u = 172.70; d = 4.01; n = 200;f = zeros(1,length(1:1:n));for x = 1:1:n; f(x) = 1/(sqrt(2*pi)*d)*exp(-(x-u)^2/(2*d^2));endx=150:1:190;bar(x,f(x));hold onplot(x,...
sigma=0.500;x=linspace(mu-4*sigma,mu+4*sigma,101).';y=pdf('Normal',x,mu,sigma);plot(x...
正态分布(Normal distribution)又名高斯分布(Gaussian distribution),是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布,在统计学的许多方面有着重大的影响力。 若随机变量X服从一个数学期望为μ、标准方差为σ2的高斯分布,记为: X∼N(μ,σ2),
y = normpdf(x,0,1);plot(x,y); grid on; 结果: 自己写一个正态分布概率密度函数 % code2% 画正态分布概率密度函数% 写成了函数function[]=normal_distribution()x =-10:0.01:10; y = fx(x,0,1);% 自写函数plot(x,y); grid on;% 概率密度函数functionf=fx(x, miu, sig)f = (sqrt(2*...
Create a standard normal distribution object. Get pd = makedist('Normal') pd = NormalDistribution Normal distribution mu = 0 sigma = 1 Specify the x values and compute the cdf. Get x = -3:.1:3; p = cdf(pd,x); Plot the cdf of the standard normal distribution. Get plot...
Plot the distribution of residuals. This normal probability plot shows the deviation from normality and the skewness on the right tail of the distribution of residuals. The default (constant) error model might not be the correct assumption for the data being fitted. Get plotResidualDistribution(fi...