在Matlab中绘制样本的正态分布图

Question

我有100个样本数，我需要在matlab中绘制它们的正态分布曲线。

这些采样数据的平均值和标准偏差可以很容易地计算出来，但是有没有任何函数绘制正态分布？

Answer 1

如果你有机会获得统计工具箱，功能histfit做什么，我想你需要：

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

就像与hist命令还可以指定垃圾箱的数量，并且您还可以指定使用哪个分配（默认情况下是正态分布）。

如果您没有统计工具箱，可以使用@Gunther和@learnvst的答案的组合来重现相似的效果。

Answer 2

使用hist：

hist(data) 

它吸引你的数据的直方图：

您还可以指定频段的数目得出，如：

hist(data,5) 

如果你只想绘制结果pdf，用自己创建它：

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); 

你大概可以覆盖这在以前hist图（我想你需要先然而，规模的东西，PDF格式是范围在0-1之间，和直方图是范围：每个容器的元素数量）。

Answer 3

如果要为数据绘制高斯分布，可以使用以下代码，将平均值和标准偏差值替换为从数据集中计算出的值。

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); 

在这个例子中，数组x是你的发行版x轴，因此改变对你有什么范围和采样密度。

如果您希望在没有信号处理工具箱的帮助下绘制高斯拟合数据，以下代码将绘制出正确缩放比例的绘图。只需用您自己的数据替换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);