在Matlab中繪製樣本的正態分佈圖

Question

我有100個樣本數，我需要在matlab中繪製它們的正態分佈曲線。

這些採樣數據的平均值和標準偏差可以很容易地計算出來，但是有沒有任何函數繪製正態分佈？

Answer 1

如果你有機會獲得統計工具箱，功能histfit做什麼，我想你需要：

>> x = randn(10000,1); 
>> histfit(x) 

就像與hist命令還可以指定垃圾箱的數量，並且您還可以指定使用哪個分配（默認情況下是正態分佈）。

如果您沒有統計工具箱，可以使用@Gunther和@learnvst的答案的組合來重現相似的效果。

Answer 2

使用hist：

hist(data) 

它吸引你的數據的直方圖：

您還可以指定頻段的數目得出，如：

hist(data,5) 

如果你只想繪製結果pdf，用自己創建它：

mu=mean(data); 
sg=std(data); 
x=linspace(mu-4*sg,mu+4*sg,200); 
pdfx=1/sqrt(2*pi)/sg*exp(-(x-mu).^2/(2*sg^2)); 
plot(x,pdfx); 

你大概可以覆蓋這在以前hist圖（我想你需要先然而，規模的東西，PDF格式是範圍在0-1之間，和直方圖是範圍：每個容器的元素數量）。

Answer 3

如果要爲數據繪製高斯分佈，可以使用以下代碼，將平均值和標準偏差值替換爲從數據集中計算出的值。

STD = 1; 
MEAN = 2; 
x = -4:0.1:4; 
f = ( 1/(STD*sqrt(2*pi)) ) * exp(-0.5*((x-MEAN)/STD).^2 ); 

hold on; plot (x,f); 

在這個例子中，數組x是你的發行版x軸，因此改變對你有什麼範圍和採樣密度。

如果您希望在沒有信號處理工具箱的幫助下繪製高斯擬合數據，以下代碼將繪製出正確縮放比例的繪圖。只需用您自己的數據替換y即可。

y = randn(1000,1) + 2; 
x = -4:0.1:6; 

n = hist(y,x); 

bar (x,n); 

MEAN = mean(y); 
STD = sqrt(mean((y - MEAN).^2)); 


f = ( 1/(STD*sqrt(2*pi)) ) * exp(-0.5*((x-MEAN)/STD).^2 ); 
f = f*sum(n)/sum(f); 

hold on; plot (x,f, 'r', 'LineWidth', 2);