matlab概率密度曲线

因为是标准正太分布,即μ=0,σ=1,做曲线图按以下步骤：1.在A1输入公式=(ROW(A1)-1)*0.25-32.在B1输入公式=NORMDIST(A1,0,1,0)3.下拉复制上面的两个公式分别

x=linspace(-3,3);y=normpdf(x,0,1);figure('color','w');plot(x,y,'k');holdon;fill([x(80:end)x(end)x(80

对某些特定的分布,比如均匀分布,正态分布,泊松分布等是可以的,这些分布的密度曲线由他们的矩确定...对于一般的情况,这就办不到了.不过对其逼近还是可能能办到的.首先逼近其特征函数,然后在对特征函数逆变

[xy]=meshgrid(-5:0.1:5);z=1/(2*pi).*exp(-x.^2-y.^2);h=mesh(x,y,z);set(h,'edgecolor','non

使用函数ksdensity：例如：x=normrnd(0,1,50000,1);%产生5万个标准正态数据,也可换成用户的数据[f,xi]=ksdensity(x);plot(xi,f);%画经验概率密

poisspdfpoisscdf两个函数会用就行了程序：clc;clear;fori=[12510]x=-10:1:10;p=poisspdf(x,i);plot(x,p);figure(2);cp=

说明在落在一点单位长度上的概率表明不同取值发生可能性的大小

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

CDF曲线在matlab库里面有,直接调用就ok了

概率密度曲线指的是,随机变量x取不同值时所对应的概率大小曲线.你不是得到了直方图了嘛.横轴就是你的随机变量x的不同的值,纵轴就是不同值所对应的概率.plot(X,PX,'k-');X是你横轴的值所组成

normcdf求得是分布函数你应该用normpdf来计算概率密度.

当实验次数达到无穷大时,事件频率就等于概率,但是当这个实验不能看成是无穷多次的时候就不能这么等于了,而且概率密度是在连续分布函数里面的一个概念,频率应该不是吧.

fplot('(1/sqrt(2*pi))*exp(-0.5*x^2)',[-44],'r');title('密度函数曲线');

clearall;clf;x=-5:0.1:5;%三个函数z1=normpdf(x,0,1);z2=normpdf(x,0,1.2);z3=normpdf(x,0,1.5);%构造三个y轴数据y1=o

函数pdf及其整个家族都可以用来计算,你可以help一下.最简单的就是用ksdensity:比如：[f,x]=ksdensity(randn(100000,1));plot(x,f)

ksdensity求的的是概率密度,但是用了离散的方法表示,要乘以离散间隔才是概率.比如：[f,xi]=ksdensity(x,[0:0.01:1])得到的f是区间[xi,xi+0.01]的概率密度,

比方说,你的数据在y这个数组中.y=rand(1,3000)ymin=min(y);ymax=max(y);x=linspace(ymin,ymax,20);%将最大最小区间分成20个等分点(19等分

可以这么画：symsxy=1/(sqrt(2*pi)*1)*exp(-(x-0)^2/(2*1^2));%该变量的概率密度曲线表达式ezplot(y);

可以使用matlab自己带的资料库搜索一下

直接把密度分布的函数套进去填参数s=sigma^2选点x=0:0.01:5f=x/s.*exp(-x.^2/s)plot(x,f)