colorbar; % 显示颜色条 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 在上面的例子中,我们使用randn函数生成了1000个随机的x和y坐标,并使用rand函数生成了对应的颜色。scatter函数的第一个参数是x坐标,第二个参数是y坐标,第三个参数是点的大小,第四个参数是颜色,最后一个参数'filled'表示用实心点绘制散点图。colo...
结果是“一样”的，也就是说做的事情是等价的。randn(1000,1)应该会运行得快一点。
在Matlab中,可以使用histfit函数将概率密度函数(PDF)拟合为直方图。histfit函数会根据给定的数据和指定的直方图条数,绘制出直方图,并在图上拟合出相应的PDF曲线。 以下是使用histfit函数的示例代码: 代码语言:matlab 复制 % 生成一组随机数据 data = randn(1000, 1); % 绘制直方图并拟合为PDF histfit(data); 在上...
1、严平稳随机过程 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 clc clear n=0:1000; x=randn(1,1001); subplot(211),plot(n,x); xlabel('n');ylabel('x(n)'); gridon subplot(212),hist(x,50) gridon 2、 3、随机相位正弦信号 3.1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 %随机相位正弦信号clc clear t=0:0....
x = randn(1000,1); edges = [-10 -2:0.25:2 10]; h = histogram(x,edges); 将Normalization 属性指定为 'countdensity' 以使包含离群值的 bin 扁平化。现在,每个 bin 的区域(而不是高度)表示该 bin 的观测值频率。 h.Normalization = 'countdensity'; ...
x = randn(1000,1); y = randn(1000,1); out = scatplot(x,y,method,radius,N,n,po,ms) return %~~~ Data Density ~~~ function dd = datadensity(x,y,method,r) %Computes the data density (points/area) of scattered points %Striped Down version % % ...
htmlP = 2×20.7000 0.30000.1000 0.9000 htmlPEstimate = 2×20.7065 0.29350.1023 0.8977 预采样数据 考虑 估计马尔可夫转换动态回归模型中的数据,但假设关注期间为1960:Q1–2004:Q2。另外,考虑向每个子模型添加一个自回归项。 创建部分指定的马尔可夫转换动态回归模型进行估计。指定AR(1)子模型。
画圆概率CEP分布图需要使用MATLAB的绘图功能，下面是一个简单的示例代码，可以帮助你开始：matlab 生成随机数据 N = 1000; % 数据点数量 x = randn(N, 1); % 随机生成数据 计算概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）f = normpdf(x);F = normcdf(x);绘制概率CEP分布图 figure;subplot(2, ...
Beta: [1×0 matrix] Covariance: 12.6876 1-Dimensional VAR(0) Model 显示估计的状态转移矩阵。 html 2×2 0.9088 0.0912 0.2303 0.7697 估计后的EM算法 在估计马尔可夫转换动态回归模型中考虑模型和数据 。 创建部分指定模型进行估计。 创建完全指定的模型,其中包含估计过程的初始参数值。
hist的第二项是隔的个数，你正态分布最好分隔在10到15组比较好，你分的不对，不是数组。x=0:0.2:7;y=70+3.5.*randn(1000,1);hist(y,10)