对数正态分布 matlab

有,用normcdf(x,0,1)就是标准正态分布的分布函数.如果是带平均值和方差μ和σ的正态分布,用normcdf(x,mu,sigma)标准正态分布就是mu=0,sigma=1的特例.例如>>no

给你个例子,自己改区间x=(0:1000)/1000;y=0.5*pi^(0.5)*(erf(x)-erf(-inf));plot(x,y);

你是用什么检验的matlab有jbtest和kstest的函数据我所知ks检验是利用累计分布去测试是否符合某个分布的你这里的所谓ks分布5条gauss曲线是怎么来的?貌似曲线本身是多峰gauss曲线再

使用randn或者normpdfrandn产生标准正态分布转成需要的非正态分布：r=μ+δ*randn(m,n);normpdf产生正态分布normpdf(x,μ,δ)x为范围

分布的正太性检验：x为你要检验的数据.loadxhistfit(x);normplot(x);从这两个图中可以看出是否近似服从正太分布.然后估计参数：[muhat,sigmahat,muci,sigm

因为你的矩阵里存在负数负数的对数(log)会产生复数形式你可以用sum(A

log(35)/log(5.21)必须用换底公式.

a=[];figure(1);hist(a);%作频数直方图figure(2);normplot(a);%分布的正态性检验[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(a

x=-3:0.1:3;y=-2:0.1:2;[x,y]=meshgrid(x,y);z=(x.^2-2*x).*exp(-x.^2-y.^2-x.*y);figuremesh(x,y,z)%网格图fi

你具体是要算什么?如果是已知x=一个值.,求N(x),可以用px=normcdf(x,MU,SIGMA).MU为均值,SIgMUA为标准差.如果写成normcdf(x),则默认MU为0,SIgMUA为

xcorr计算自相关；fft求取相关的傅里叶变换即可得到功率谱密度,具体用法请查阅matlab自带的帮助文档.

matlab上有现成的函数,函数名称为：mvnrnd（mu,sigma,cases,t)帮助文件如下MVNRNDRandomvectorsfromthemultivariatenormaldistri

ezplot(@(x)normpdf(x,a,b),[mn])其中a为均值,b为方差,[m,n]为从m到n的正态分布随机数.再问：如果没有告诉区间，只告诉4组样本的容量，分别是10,20,30,50,

x=3+randn(500,1);>>mean(x)ans=2.9648>>std(x)ans=1.0134>>y=normpdf(x,3,1);>>plot(x,y,'.')

实在不行就将原始数据处理一下做线性拟合最后再替换一下

%隐函数画图symsabc=0.5;%给c取一个常数ezplot(log(b)-log(a)-(b^2-a^2+c),[eps5eps5])

x=(0:0.02:10);y=lognpdf(x,1.73,0.22);figure,subplot(121);plot(x,y);grid;xlabel('x');ylabel('p')%这是对数

你输入helplongnrnd后有段显示如下：R=lognrnd(mu,sigma)returnsanarrayofrandomnumbersgeneratedfromthelognormaldist

如果随机变量X：｛x1,x2,...,xn｝服从对数正态分布,那么它的数学期望为：E=(lnx1+lnx2+...+lnxn)/n；它的标准差为：σ=√{Σ(i：1→n)[lnxi-E]²/

log（）函数在计算机里面应该是使用的泰勒级数的方式进行逼近近似计算,这样就造成了得到的对数值在大部分情况下与实际值之间有差异,也就造成了你提出的问题.建议改用其他形式的判断条件.再问：改用什么判断条