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  • Matlab正态分布随机数

    2011-10-18 12:08:52
    Matlab正态分布随机数,产生N(a,b^2)的正态分布
  • 02我们打开matlab之后,点击菜单栏里的“importdata”,准备加载我们需要统计分析的数据。03打开加载界面之后,我们找到我们要加载的数据文件,点击打开。04在加载的界面,我们将类型选择“matrix”矩阵列表,选择...

    01首先,我们需要将我们要分析的数据文件整理为矩阵文件,即行列分明的数据文件。02我们打开matlab之后,点击菜单栏里的“importdata”,准备加载我们需要统计分析的数据。03打开加载界面之后,我们找到我们要加载的数据文件,点击打开。

    04在加载的界面,我们将类型选择“matrix”矩阵列表,选择我们需要导入的列数据,然后点击右侧的“improtselection”进行导入。05导入之后,我们点击我们导入的矩阵列表,如图中的“S260”,注意不要打开,选中即可,然后点击菜单的“plots”,在绘图工具栏里,点击图标右侧的小三角准备打开更多图表类型。

    06在展开后的matlab图标里,我们找到“histfit”,并点击打开。07最后,我们需要的正态分布图及柱状分布图即绘制完成。如何用matlab计算正态分布的标准差方法/步骤01正态分布的数学表达若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的高斯分布,记为N(μ,σ2)。

    其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。服从正态分布的N(μ,σ2)的连续性随机变量X的概率密度和累计概率密度函数分别如下图所示:02matlab提供的关于正态分布的三个常用指令的调用语法规则和功能,详见下图所示:03正态分布标准差的集合表示,这一步我们将计算指定区间的概率,标准差的含义和几何表示。

    具体的计算、实现代码、以及注释如下图所示:04下图是上一步计算代码执行的结果。05正态分布标准差的概率意义我们可以从上一步图中看出,观察值x落在[μ-σ,μ+σ],[μ-2σ,μ+2σ],[μ-3σ,μ+3σ]区间的概率,即P(μ-k·σ≤x≤μ+k·σ)分别是0。

    68269,0。9545,0。9973。因为P(μ-k·σ≤x≤μ+k·σ)=P(x-k·σ≤x≤x+k·σ),所以这个概率意义又可以说成:测量数据两侧的一、二、三倍标准差区间包含该被测数据均值的概率分别是:0。68269,0。9545,0。

    9973。

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  • end legend('sj1','fit1','sj2','fit2','sj3','fit3','sj4','fit4','sj5','fit5','sj6','fit6','sj7','fit7','sj8','fit8','sj9','fit9','sj10','fit10') B 其实,原数据(次数分布)做得不很理想,而做成一个好的...

    clear, clc

    fx=@(b,x)b(1)*exp(-b(2)*(x-b(3)).^2)+b(4)*exp(-b(5)*(x-b(6)).^2);

    X=[402.5,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0;397.5,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;392.5,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;387.5,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0;382.5,1,0,0,1,3,0,0,0,0,0;377.5,2,0,0,1,0,1,0,0,0,0;372.5,2,0,0,1,7,0,0,0,0,0;367.5,9,0,0,5,11,3,0,0,0,0;362.5,5,0,0,10,31,5,0,0,7,1;357.5,14,0,0,16,38,11,1,2,12,0;352.5,25,0,0,26,68,16,0,3,19,4;347.5,32,0,0,27,105,17,1,6,36,6;342.5,49,0,0,27,139,42,1,9,71,11;337.5,69,1,1,54,149,67,9,8,92,16;332.5,98,5,1,57,184,91,12,19,174,35;327.5,127,14,3,70,136,128,16,20,199,59;322.5,112,18,2,70,150,147,20,22,199,100;317.5,162,33,8,69,167,160,17,21,201,135;312.5,160,49,19,76,138,189,27,27,177,141;307.5,153,94,34,69,90,160,50,27,139,161;302.5,149,113,53,51,83,163,40,20,117,186;297.5,131,146,69,65,51,122,57,26,99,164;292.5,112,166,83,64,47,89,57,29,59,162;287.5,73,191,94,68,48,52,72,46,60,149;282.5,80,193,118,92,37,55,88,63,45,154;277.5,63,197,150,122,42,29,89,108,37,120;272.5,65,195,106,109,35,26,101,123,26,120;267.5,51,155,129,108,27,19,91,164,32,77;262.50,49,130,138,122,24,18,96,163,26,64;257.5,47,100,158,99,29,25,137,174,25,46;252.50,36,50,117,104,37,32,123,164,19,33;247.50,39,49,146,59,18,38,145,150,19,26;242.5,29,31,128,63,32,39,136,122,21,14;237.50,25,20,125,55,27,45,124,99,24,8;232.50,13,15,93,43,19,39,112,87,15,6;227.50,10,14,69,40,12,38,82,74,12,0;222.50,4,7,54,34,4,39,80,63,8,2;217.50,4,6,33,32,7,35,64,51,10,0;212.50,0,6,28,24,3,16,42,33,7,0;207.500,0,1,16,25,1,16,29,34,7,0;202.50,0,1,7,20,1,9,22,20,5,0;197.50,0,0,4,5,0,6,17,11,0,0;192.50,7,8,0,3,15,6,1,0;187.5,0,0,2,4,0,2,12,4,0,0;182.50,0,0,2,4,0,3,7,1,0,0;177.5000,0,0,0,0,0,3,3,1,0,0;172.5000,0,0,0,0,0,0,2,0,0,0;167.50,0,0,1,0,0,2,3,0,0,0;162.50,0,0,2,0,0,0,0,0,0,0];

    x=X(:,1);x1=linspace(min(x),max(x),350);

    b0=[157.537585690536,0.00119930312813457,311.668458204896,42.2693739293743,0.00153241227479562,258.791004295193];

    B=zeros(10,6);

    figure(1),clf,hold on

    col1(1,:)='bo';

    col1(2,:)='go';

    col1(3,:)='co';

    col1(4,:)='ro';

    col1(5,:)='mo';

    col1(6,:)='yo';

    col1(7,:)='kp';

    col1(8,:)='bp';

    col1(9,:)='gp';

    col1(10,:)='cp';

    col2(1,:)='b-';

    col2(2,:)='g-';

    col2(3,:)='c-';

    col2(4,:)='r-';

    col2(5,:)='m-';

    col2(6,:)='y-';

    col2(7,:)='k.';

    col2(8,:)='b.';

    col2(9,:)='g.';

    col2(10,:)='c.';

    for i=1:10

    figure(2),clf,hold on

    y=X(:,i+1);

    b=b0;

    for l=1:10;

    b=lsqcurvefit(fx,b,x,y);

    b=nlinfit(x,y,fx,b);

    figure(2)

    text(200,max(y)-5,['y',num2str(i)],'fontsize',15)

    plot(x,y,col1(i,:),'markersize',5+i/4)

    y1=fx(b,x1);

    plot(x1,y1,col2(i,:),'linewidth',2.5)

    pause(1)

    end

    figure(1)

    plot(x,y,col1(i,:),'markersize',5+i/4)

    y1=fx(b,x1);

    plot(x1,y1,col2(i,:),'linewidth',.5+i/4)

    B(i,:)=b;

    end

    legend('sj1','fit1','sj2','fit2','sj3','fit3','sj4','fit4','sj5','fit5','sj6','fit6','sj7','fit7','sj8','fit8','sj9','fit9','sj10','fit10')

    B

    其实,原数据(次数分布)做得不很理想,而做成一个好的(最优)次数分布并非易事。

    nh307.jpg

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    2012-7-14 18:05 上传

    442a53943febe9465fc072b4fbe10813.gif

    b2a5a3e0dcc7d508e00275fe42fce1b5.gif

    f0ce2167cfb6d99bd89abe699d8ea5e0.png

    nh307.jpg

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    2012-7-14 18:06 上传

    442a53943febe9465fc072b4fbe10813.gif

    b2a5a3e0dcc7d508e00275fe42fce1b5.gif

    61a0e1a94a72d2b5212a4db7160e4a03.png

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  • MATLAB正态分布拟合

    千次阅读 2021-01-01 19:59:50
    data = randn(10000,1);... Normalized histogram (https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/22802-normalized-histogram), MATLAB Central File Exchange. Retrieved January 1, 2021.

    data = randn(10000,1);
    sampling = 50;
    figure
    [pdf_resi no] = histnorm(data, sampling, ‘plot’);%归一化之后的hist
    set(gca,‘FontSize’,12,‘FontName’, ‘times new roman’);
    hold on
    pd = fitdist(data,‘normal’);
    x_values = linspace(min(data),max(data),sampling);
    y = pdf(pd,x_values);
    plot(x_values,y,‘r’,‘LineWidth’,2)
    legend(‘Data’,‘Norm-pdf’)
    xlim([min(data) max(data)])
    在这里插入图片描述

    histnorm函数来源:
    Arturo Serrano (2021). Normalized histogram (https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/22802-normalized-histogram), MATLAB Central File Exchange. Retrieved January 1, 2021.

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  • 求助,我想求这三种积分的值,均值和方差给定,我这个表述代码哪里有错误,求各位大佬指点一下 clc; clear; syms x; J=(1./(sigma.*sqrt(2.*pi))).*exp((-(x-mu).2)./(2.*(sigma).2)); %定义被积函数J ...

    求助,我想求这三种积分的值,均值和方差给定,我这个表述代码哪里有错误,求各位大佬指点一下
    clc;
    clear;
    syms x;
    J=(1./(sigma.*sqrt(2.*pi))).*exp((-(x-mu).2)./(2.*(sigma).2)); %定义被积函数J
    K=(1./(x.*sigma.*sqrt(2.*pi))).*exp((-(x-mu).2)./(2.*(sigma).2)); %定义被积函数K
    L=(x./(sigma.*sqrt(2.*pi))).*exp((-(x-mu).2)./(2.*(sigma).2)); %定义被积函数L
    J1=int(J,x,0.2,1); % 求函数J对符号变量x从0.6到1的定积分
    K1=int(K,x,0.2,1); % 求函数K对符号变量x从0.6到1的定积分
    L1=int(L,x,0.2,1); % 求函数L对符号变量x从0.6到1的定积分
    J2=double(J1); % 将符号解转为数值解f1
    K2=double(K1); % 将符号解转为数值解f2
    L2=double(L1); % 将符号解转为数值解f3

    欢迎使用Markdown编辑器在这里插入图片描述

    你好! 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Markdown编辑器, 可以仔细阅读这篇文章,了解一下Markdown的基本语法知识。

    新的改变

    我们对Markdown编辑器进行了一些功能拓展与语法支持,除了标准的Markdown编辑器功能,我们增加了如下几点新功能,帮助你用它写博客:

    1. 全新的界面设计 ,将会带来全新的写作体验;
    2. 在创作中心设置你喜爱的代码高亮样式,Markdown 将代码片显示选择的高亮样式 进行展示;
    3. 增加了 图片拖拽 功能,你可以将本地的图片直接拖拽到编辑区域直接展示;
    4. 全新的 KaTeX数学公式 语法;
    5. 增加了支持甘特图的mermaid语法1 功能;
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    如何改变文本的样式

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    加粗文本 加粗文本

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    210 运算结果是 1024.

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    一个简单的表格是这么创建的:

    项目Value
    电脑$1600
    手机$12
    导管$1

    设定内容居中、居左、居右

    使用:---------:居中
    使用:----------居左
    使用----------:居右

    第一列第二列第三列
    第一列文本居中第二列文本居右第三列文本居左

    SmartyPants

    SmartyPants将ASCII标点字符转换为“智能”印刷标点HTML实体。例如:

    TYPEASCIIHTML
    Single backticks'Isn't this fun?'‘Isn’t this fun?’
    Quotes"Isn't this fun?"“Isn’t this fun?”
    Dashes-- is en-dash, --- is em-dash– is en-dash, — is em-dash

    创建一个自定义列表

    Markdown
    Text-to- HTML conversion tool
    Authors
    John
    Luke

    如何创建一个注脚

    一个具有注脚的文本。2

    注释也是必不可少的

    Markdown将文本转换为 HTML

    KaTeX数学公式

    您可以使用渲染LaTeX数学表达式 KaTeX:

    Gamma公式展示 Γ ( n ) = ( n − 1 ) ! ∀ n ∈ N \Gamma(n) = (n-1)!\quad\forall n\in\mathbb N Γ(n)=(n1)!nN 是通过欧拉积分

    Γ ( z ) = ∫ 0 ∞ t z − 1 e − t d t   . \Gamma(z) = \int_0^\infty t^{z-1}e^{-t}dt\,. Γ(z)=0tz1etdt.

    你可以找到更多关于的信息 LaTeX 数学表达式here.

    新的甘特图功能,丰富你的文章

    Mon 06 Mon 13 Mon 20 已完成 进行中 计划一 计划二 现有任务 Adding GANTT diagram functionality to mermaid
    • 关于 甘特图 语法,参考 这儿,

    UML 图表

    可以使用UML图表进行渲染。 Mermaid. 例如下面产生的一个序列图:

    张三 李四 王五 你好!李四, 最近怎么样? 你最近怎么样,王五? 我很好,谢谢! 我很好,谢谢! 李四想了很长时间, 文字太长了 不适合放在一行. 打量着王五... 很好... 王五, 你怎么样? 张三 李四 王五

    这将产生一个流程图。:

    链接
    长方形
    圆角长方形
    菱形
    • 关于 Mermaid 语法,参考 这儿,

    FLowchart流程图

    我们依旧会支持flowchart的流程图:

    Created with Raphaël 2.3.0 开始 我的操作 确认? 结束 yes no
    • 关于 Flowchart流程图 语法,参考 这儿.

    导出与导入

    导出

    如果你想尝试使用此编辑器, 你可以在此篇文章任意编辑。当你完成了一篇文章的写作, 在上方工具栏找到 文章导出 ,生成一个.md文件或者.html文件进行本地保存。

    导入

    如果你想加载一篇你写过的.md文件,在上方工具栏可以选择导入功能进行对应扩展名的文件导入,
    继续你的创作。


    1. mermaid语法说明 ↩︎

    2. 注脚的解释 ↩︎

    展开全文
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