matlab 画一组数据的概率分布图

有很多办法可以用.最简单的是histogram,就是直方图方法：每个数据点代表一个单位长方体,对每个数据点进行统计求和即可.这是KDE(kernelDensityestimation)方法的一个特例.

%xi重新取值clearx=[-2.30259,-1.60944,-1.20397,-0.91629,-0.69315,...-0.51083,-0.35667,-0.22314,-0.10536,0

File->Import,导入1.txt文件,则在workspace中生成一个x1文件,右击它一下,选择bar(x1),可以画出图.至于曲线一般用plot函数,坐标用axis改.再问：你好，我现

档,一般都有.你在帮助菜单里面调出来看看就知道filter函数怎么用了.这种编程问题都可以通过察看文档解决的.

a=dlmread('d:\1.txt');a=a(:);ksdensity(a);再问：如果想画出概率密度怎么写代码？再答：这样就能画出概率密度来了，最后那个函数就是得到概率密度函数图，你是不是想要

n = 100;A = [];for k = 1:n    A(k,:) =&n

clcJ=1:10000;2*J-1再问：这样得到的是10000个分开的数，我希望最后得到一个1*10000的矩阵再答：clcJ=1:10000;b=2*J-1b就是你要的那个矩阵

clc;clearx=randn(1,1000);%hist(x)[mu,sigma]=normfit(x)d=pdf('norm',x,mu,sigma);figureplot(x,d,'.')

据我所知,matlab应该没有直接的根据数据判断分布类型的方法或命令.我提供一种思路,不一定有用,仅供参考：1.首先筛选数据可能的概率分布类型.有可能你知道数据的分布类型了,只是不知道其参数；有可能你

概率统计直方图hist(data)统计data中各数据出现个数例子hist([22334555556788])具体请看hist帮助

一般通过已知数据,求取概率密度.需要统计学的知识.大致是画频谱图.具体好像是求什么频数等等.但是这个也不是太难.你照着相关书籍,就应该能写程序了.至于重复数值,那肯定是可能的啊.因为一个未知变量都能够

excel表格可以画,输入你的数据,横坐标一列纵坐标一列,再用鼠标将其框出来,然后点“插入”-“图表”-“散点图”-选择第二个,然后就好了再问：您说的方法我试过，但是我只有一组数据（测得的直径值），没

用循环求出0到89的阶乘把结果拼到矩阵中w=[];fori=0:89x=factorial(i);w=[w;ix];end毕业后就没碰过,不知道能不能运行

两句话：1.正态分布（normaldistribution）又名高斯分布（Gaussiandistribution）2.cftool里面也可以自定义拟合的表达式.

A=[1+rand(1,20)'10+rand(1,20)'rand(1,20)'];%原始数据3列mn=mean(A);%求均值sd=std(A);%求标准差再问：不用算t，也就是数据为两列，分别为

A=[3.863.904.174.224.234.234.264.244.264.28];x=[2.482.452.082.001.981.971.911.941.921.90];y=[5.435.4

你这个程序是对的呀,也只是有一点的小毛病呀clearall%线性拟合的程序：x=[1515.215.415.615.81616.216.416.616.8]; y=[0.010.0150.0

可以用函数regress()来解决.[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X)b——拟合线性函数的系数bint——系数b的置信区间r——残值向量rint——残值的置信区间st

这个太难了,或者说是有太多的不确定性因为连一个大概的函数形式都没有给出来也就是说可能性太多,这组数据可以拟合出无数多种函数结果如果什么函数形式都不给出的话,或者用多项式拟合吧下面是尝试用11次多项式拟

A数组是个例子,程序你看一下吧,有什么不懂的再问吧!clear;clcA=[111113333555]B=unique(A)c=zeros(size(B));fori=1:length(B)c(i)=