精华内容
下载资源
问答
  • 用来画大量样本数据的概率密度曲线,使用简单,快速。数据越多,画的效果越好。
  • 我有一组降水量数据,14年,想对其画出概率密度函数的曲线图。已经得出了直方图,请问,怎样从直方图得出概率密度函数的曲线图(又称pdf图)?本人刚学习matlab,盼大侠出手相助。这是去年使用过的PDF程序,什么地方才...

    我有一组降水量数据,14年,想对其画出概率密度函数的曲线图。已经得出了直方图,请问,怎样从直方图得出概率密度函数的曲线图(又称pdf图)?本人刚学习matlab,盼大侠出手相助。

    这是去年使用过的PDF程序,什么地方才是关键呢?谢谢各位大虾了!!!

    clear all;

    threshold=10;

    % tbmax=1000; % threshold=2

    % tbmax=1000; % threshold=3

    % tbmax=1000; % threshold=4

    % tbmax=1000; % threshold=5

    % tbmax=1000; % threshold=6

    % tbmax=1000; % threshold=7

    % tbmax=1000; % threshold=8

    % tbmax=1000; % threshold=9

    % tbmax=1000; % threshold=10

    % tbmax=1000; % threshold=11

    % tbmax=1000; % threshold=12

    % tbmax=1000; % threshold=13

    % tbmax=1500; % threshold=14

    % tbmax=2000; % threshold=15

    % tbmax=3000; % threshold=16

    % tbmax=3000; % threshold=17

    % tbmax=10000; % threshold=18

    % tbmax=10000; % threshold=19

    % tbmax=20000; % threshold=20

    % tbmax=40000; % threshold=21

    % tbmax=40000; % threshold=22

    % tb(1)=44131;%,

    % tb(2)=44136;%,

    % tb(3)=44166;%,

    % tb(4)=45106;%,

    % tb(5)=45212;%,

    % tb(6)=45281;%,

    % tb(7)=45401;%,

    % tb(8)=46106;%,

    % tb(9)=46211;%,

    Y = pdf('name',X,A1,A2,A3)

    fr1=fopen('./wind.dat','r');

    wind=fscanf(fr1,'%f',[1 Inf]);

    fclose(fr1);

    fr2=fopen('./ke.dat','r');

    ke=fscanf(fr2,'%f',[1 Inf]);

    fclose(fr2);

    fn='./tke  .dat';

    fn(6)='0'+fix(threshold/10);

    fn(7)='0'+mod(threshold,10);

    fr3=fopen(fn,'r');

    tke=fscanf(fr3,'%f',[1 Inf]);

    fclose(fr3);

    n=size(tke,2)

    for ii=1:1:n

    if wind(ii)<0

    ke(ii)=-ke(ii);

    end

    end

    % jjtw=0;

    % jjtb=0;

    % ictw=0;

    % for ii=1:1:n

    %     if tke(ii)>0 & ictw==0

    %         jjtw=jjtw+1;

    %         ictw=1;

    %         stw=ii;

    %     else tke(ii)>0 & ictw==1

    %         etw=ii;

    %     end

    % end

    jjtw=0;

    ii=0;

    % for ii=1:1:n

    for iii=1:1:n-8760

    %     if mod(ii,5000)==0

    %         ii

    %     end

    ii=ii+1;

    if ii

    if tke(ii)>0

    jjtw=jjtw+1;

    stw(jjtw)=ii;

    while tke(ii)>0 | tke(ii+1)>0

    ii=ii+1;

    etw(jjtw)=ii-1;

    end

    tw(jjtw)=etw(jjtw)-stw(jjtw)+1;

    meantke(jjtw)=mean(tke(stw(jjtw):etw(jjtw)))-threshold^2;

    end

    end

    end

    for ii=1:1:jjtw-1

    tb(ii)=stw(ii+1)-etw(ii);

    end

    % ------ interval, tw, is more than threshhold wi ------ %

    wi=1;

    jjitw=0;

    for ii=1:1:jjtw-1

    if tw(ii)>=wi

    jjitw=jjitw+1;

    itw(jjitw)=tw(ii);

    iitb(jjitw)=ii;

    imeantke(jjitw)=mean(tke(stw(ii):etw(ii)))-threshold^2;

    end

    end

    for ii=1:1:jjitw-1

    itb(ii)=0;

    for jj=iitb(ii):1:iitb(ii+1)-1

    itb(ii)=itb(ii)+tb(jj)+tw(jj+1);

    end

    end

    % ------ interval, tw, is more than threshhold wi ------ %

    stw;

    etw;

    max(tw)

    max(tb)

    max(meantke)

    % x_tw=[0:1:max(tw)];

    % x_tb=[0:max(tb)/20:max(tb)];

    % x_meantke=[0:max(meantke)/20:max(meantke)];

    x_tw=[1/2:1:24+1];

    x_tb=[tbmax/24/2:tbmax/24:tbmax+tbmax/24];

    x_meantke=[200/24/2:200/24:200+200/24];

    figure(10);

    clf;

    axes('Position',[0.1 0.1 0.8 0.36]);

    plot(wind,'k-');

    axes('Position',[0.1 0.6 0.8 0.36]);

    plot(ke,'k-');

    figure(11);

    clf;

    axes('Position',[0.1 0.1 0.8 0.36]);

    plot(tke,'k-');

    % axis([0 5000 0 800]);

    figure(12);

    clf;

    axes('Position',[0.1 0.07 0.8 0.24]);

    hist(tw,x_tw);

    h1 = findobj(gca,'Type','patch');

    set(h1,'FaceColor','k','EdgeColor','w')

    axis([1 24 0 jjtw*0.25]);

    axes('Position',[0.1 0.4 0.8 0.24]);

    hist(tb,x_tb);

    h1 = findobj(gca,'Type','patch');

    set(h1,'FaceColor','k','EdgeColor','w')

    axis([0 tbmax 0 jjtw*0.5]);

    axes('Position',[0.1 0.73 0.8 0.24]);

    hist(meantke,x_meantke);

    h1 = findobj(gca,'Type','patch');

    set(h1,'FaceColor','k','EdgeColor','w')

    axis([0 200 0 jjtw*0.25]);

    fign='./figures/tr_tb_mke  ';

    fign(20)='0'+fix(threshold/10);

    fign(21)='0'+mod(threshold,10);

    print('-djpeg',fign);

    print('-deps2',fign);

    figure(13);

    clf;

    axes('Position',[0.1 0.07 0.8 0.24]);

    hist(itw,x_tw);

    h1 = findobj(gca,'Type','patch');

    set(h1,'FaceColor','k','EdgeColor','w')

    axis([1 24 0 jjitw*0.25]);

    axes('Position',[0.1 0.4 0.8 0.24]);

    hist(itb,x_tb);

    h1 = findobj(gca,'Type','patch');

    set(h1,'FaceColor','k','EdgeColor','w')

    axis([0 tbmax 0 jjitw*0.5]);

    axes('Position',[0.1 0.73 0.8 0.24]);

    hist(imeantke,x_meantke);

    h1 = findobj(gca,'Type','patch');

    set(h1,'FaceColor','k','EdgeColor','w')

    axis([0 200 0 jjitw*0.25]);

    fign='./figures/tr_tb_mke  _wi  ';

    fign(20)='0'+fix(threshold/10);

    fign(21)='0'+mod(threshold,10);

    fign(25)='0'+fix(wi/10);

    fign(26)='0'+mod(wi,10);

    print('-djpeg',fign);

    print('-deps2',fign);

    [本帖最后由 zhaozhuowei 于 2009-1-16 21:46 编辑]

    展开全文
  • MATLAB概率密度曲线

    2020-12-11 10:21:19
    如何能够得到类似下概率分布图,里面有各种类型概率分布以及直方MATLAB小白求指教! <p style="text-align:center"><img alt="" height="248" src=...
  • %构造一个新的坐标轴/画图区域(局部放大图像) %[x1,x2,y1,y2]是新坐标轴原点位于原中的位置点(按比例) plot(x1,y_negative,'r',x2,y_positive,'g'); axis([0,30,0,0.6]); %作图并限定坐标轴的范围,实现图像...

    总结一下这次作业的知识点~

    1.数据导入 

    最简便的方法是将文件添加到左侧区域,右键“导入数据”,就可以进入导入数据的页面啦!

    需要注意:导入数据中设定的变量名,输出类型(列矢量、表...)。

    2.代码部分

    negative=negative';
    positive=positive';%进行列向量转置为行向量
    
    x1=linspace(min(negative),max(negative),100);
    %条形图横坐标,划分单位
    
    [y_negative,x1]=hist(negative,x1);
    %hist函数用法[区域内数据个数,区域中点值]=hist(样本数据,区域划分)
    %均为行向量
    
    y_negative=y_negative/length(negative); %将数目化为百分比
    
    y_negative=[(y_negative') (y_negative') (y_negative')]';
    y_negative=y_negative(:)';
    %实现行向量中个数重复,如[1,2,3]->[1,1,1,2,2,2,3,3,3]
    %此处为了做出图形锯齿状效果(没什么用..)
    
    x1=linspace(min(negative),max(negative),300); %作图x轴坐标
    plot(x1,y_negative,'r');
    hold on;%保持曲线图像,与下个图象将会叠加显示
    
    
    x2=linspace(min(positive),max(positive),100);
    [y_positive,x2]=hist(positive,x2);
    y_positive=y_positive/length(positive);
    y_positive=[(y_positive') (y_positive') (y_positive')]';
    y_positive=y_positive(:)';
    x2=linspace(min(positive),max(positive),300);
    plot(x2,y_positive,'g');
    
    
    legend('negtive','positive','Location','EastOutside');
    %曲线标签(按顺序显示)
    %'Location','EastOutside'表示标注的位置
    
    hold on;
    
    
    axes('Position',[0.2,0.3,0.4,0.3]);
    %构造一个新的坐标轴/画图区域(局部放大图像)
    %[x1,x2,y1,y2]是新坐标轴原点位于原图中的位置点(按比例)
    
    plot(x1,y_negative,'r',x2,y_positive,'g');
    axis([0,30,0,0.6]);
    %作图并限定坐标轴的范围,实现图像放大
    
    hold off;

    3.实现效果

    展开全文
  • matlab下有用的函数
  • matlab开发-高斯正态分布概率密度函数。高斯正态分布是应用最广泛的分布之一。
  • MATLAB概率密度函数估计2016-03-23 16:12:24分类:C#/.net函数:ksdensity功能:根据给定的数据,估计概率密度分布示例:1. 正态分布x = randn(1,100000);[y,xi] = ksdensity(x);plot(xi,y, ‘bo’)% 验证hold onyn=...

    MATLAB概率密度函数估计

    2016-03-23 16:12:24

    分类: C#/.net

    函数:ksdensity

    功能:根据给定的数据,估计概率密度分布

    示例:

    1. 正态分布

    x = randn(1,100000);

    [y,xi] = ksdensity(x);

    plot(xi,y, ‘bo’)

    % 验证

    hold on

    yn=normpdf(xi,0,1); % 标准正态分布的概率密度函数

    plot(xi,yn,’b’)

    2. 瑞利分布

    x = abs(randn(1,10000) + 1i*randn(1,10000));

    [y,xi] = ksdensity(x);

    plot(xi,y, ‘bo’)

    % 验证

    hold on

    b = 1;

    yn = zeros(size(xi));

    k=find(b > 0 & xi >= 0);

    if any(k),

    xk = xi(k);

    % 瑞利分布的概率密度函数

    yp(k) = (xk ./ b^2) .* exp(-xk.^2 ./ (2*b^2));

    end

    plot(xi,yp,’b’)

    3. 莱斯分布?

    N = 100000;

    K = 0.5;

    const=1/(2*(K+1));

    x1=randn(1,N);

    x2=randn(1,N);

    x=sqrt(const*((x1+sqrt(2*K)).^2+x2.^2));

    [y,xi] = ksdensity(x);

    plot(xi,y, ‘bo’)

    % 验证

    hold on

    sig = 1;

    v = 1;

    yn = zeros(size(xi));

    k=find(b > 0 & xi >= 0);

    if any(k),

    xk = xi(k);

    % Rician分布的概率密度函数

    yp(k) = (xk ./ sig^2) .* exp((-xk.^2 + v.^2) ./ (2*sig^2)) .* besselj(0, (xk .*v ./ sig^2));

    end

    plot(xi,yp,’b’)

    http://blog.chinaunix.net/uid-20692368-id-5680963.html

    展开全文
  • subroutine sub(n)integer i,j,k,ik,nreal max1,m,sumreal a(n,n+1),x(n),b(n+1)print*,"请按行输入增广矩阵元素"read(*,*) ((a(i,j),j=1,n+1),i=1,n)do k=1,n-1,1ik=kmax1=abs(a(k,k))do i=k+1,nif (abs(a(i,k))>...

    2b28f0dc295d5fc52a4b70894a8b2b59.png

    subroutine sub(n)

    integer i,j,k,ik,n

    real max1,m,sum

    real a(n,n+1),x(n),b(n+1)

    print*,"请按行输入增广矩阵元素"

    read(*,*) ((a(i,j),j=1,n+1),i=1,n)

    do k=1,n-1,1

    ik=k

    max1=abs(a(k,k))

    do i=k+1,n

    if (abs(a(i,k))>max1)  ik=i

    enddo

    if(max1<1e-6)  stop "此方程无解或解不唯一"

    do j=k,n+1

    b(j)=a(k,j)

    a(k,j)=a(ik,j)

    a(ik,j)=b(j)

    enddo

    do i=k+1,n

    m=a(i,k)/a(k,k)

    do j=k+1,n+1

    a(i,j)=a(i,j)-m*a(k,j)

    enddo

    enddo

    enddo

    x(n)=a(n,n+1)/a(n,n)

    do i=n-1,1,-1

    sum=0

    do j=i+1,n

    sum=sum+a(i,j)*x(j)

    enddo

    x(i)=(a(i,n+1)-sum)/a(i,i)

    enddo

    write(*,*) (x(i),i=1,n)

    end

    program aa

    integer d

    print*,"请输入数组的维数"

    read*,d

    call sub(d)

    end

    ◆◆

    评论读取中....

    请登录后再发表评论!

    ◆◆

    修改失败,请稍后尝试

    展开全文
  • x=-3:0.2:3;...%泊松分布概率密度作图: x=0:20; y1=poisspdf(x,2.5);%以2.5 y2=poisspdf(x,5);%以5 y3=poisspdf(x,10);%以10 hold on plot(x,y1,':r*') plot(x,y2,':b*') plot(x,y3,':g*') hold off
  • matlab画出概率密度分布图1

    万次阅读 2018-12-21 09:14:20
    matlab画出概率密度分布图   //PDF的作用是用于计算概率,by 区间积分的方法 clc;clear x=randn( 1 , 1000 ); %hist(x) [mu,sigma] = normfit(x) d=pdf( 'norm' ,x,mu,sigma); figure plot (x,d, '.' ) ...
  • MATLAB绘制概率密度函数

    万次阅读 2019-09-13 05:45:07
    绘制密度分布 y=rand(100,1)*10;%产生0-10以内的100个随机数 x=linspace(min(x),max(x),10);%产生10个等距数列 yy=hist(y,x);%统计分别落在10个等距区间的数量 %hist(y,20); %绘制20个等间距内数量的直方 yy=yy/...
  • MATLAB如何使用pdf函数计算指定分布概率密度函数【语法说明】Y=pdf(‘name’,X,A)Y=pdf(‘name’,X,A,B)Y=pdf(‘name’,X,A,B,C)字符串name指定概率分布的种类,函数计算自变量X在指定概率分布下的概率值,A、B、C...
  • MATLAB绘制正态分布概率密度函数(normpdf)图形发布时间:2018-10-14 20:58,浏览次数:809, 标签:MATLABnormpdf这里是一个简单的实现代码x=linspace(-5,5,50); %生成负五到五之间的五十个数,行矢量y=normpdf(x,0,1)...
  • Matlab中绘制概率密度图

    万次阅读 2016-11-07 22:20:37
    程序代码: >> clear all >> x=[-10:0.1:10]; >> f1=normpdf(x,0,1); >> f2=normpdf(x,0,2); >> f3=normpdf(x,1,2); >> plot(x,f1,'b*',x,f2,'ro',x,f3,'g+') ...>> legend('X~N(0,1)','X~N(0,4)','X~N(1,4)')
  • >> x=0:6.5:650;y=0:27:2700;[x,y]=meshgrid(x,y);F=(669126134152931648175758856558983806728427764752864631.*35184372088832.^(1819./5000).*3695207012694701.^(3181./5000).*gamma(3181./5000))./642775...
  • 使用MATLAB编程对威布尔概率密度函数进行绘制。
  • MATLAB数据处理(1)——拟合概率密度函数序言一个简单的例子fit函数fit函数的输入fit函数的输出 序言 最近因为一些工程上的问题需要学习一下matlab数据处理,将包含:数据清洗、小波变换、拟合概率密度函数等内容,...
  • seid=16338053070486680597&...%%绘制直方+概率密度函数+累积分布函数 %矩阵A是random生成0-1的随机数,或读入自己的数据 A = rand(1,500)*50; %求A的最大、最小、均值 maxA = max(A); minA = min(A); meanA = mean
  • 统计数据的时候,经常需要把数据的直方概率密度函数叠加。用matlab编程完成这项功能的时候,有一些技巧需要掌握。下面从理论上说明编程的技巧,并举例。对于一个样本容量为n的数据集,假定在做直方时,分割的...
  • % To generate N realizations of a zero-mean unit-variable % Gauss N=100; X1=randn(N,1); [countsX_g,centersX_g]=hist(X1,20); figure(1) subplot(3,1,1) bar(countsX_g);...X2=2*sqrt(3)*(rand(N,1)-0.5);...
  • 课堂笔记
  • matlab概率密度函数

    千次阅读 2020-04-02 11:38:19
    Matlab中Ksdensity()函数的用途:(画概率密度函数) Matlab中Ksdensity()函数的用途:(画概率密度函数) http://blog.sina.com.cn/s/blog_6399df820100s8md.html [f,xi] = ksdensity(x) 计算样本向量x的概率密度...
  • MATLAB 高斯(正太)分布MATLAB 高斯(正太)分布 MATLAB 高斯(正太)分布 英文:Normal Probability Distribution Function y = normpdf(x) y = normpdf(x,mu) y = normpdf(x,mu,sigma) 输入参数: x - 用于计算 ...
  • 我用dfittool(x)拟合后的图像,发现服从下面的分布,请问如何对其进行拟合,求分布函数呀? 捕获.PNG (22.65 KB, 下载次数: 8) 2016-8-30 16:00 上传 捕1获.PNG (22.32 KB, 下载次数: 8) 2016-8-30 16:03 上传
  • matlab概率密度函数很简单,但是本人学的python,因此想用python作图,从txt文本中读取数据,然后用python作概率密度函数图像,
  • 本文档通过MATLAB来绘制二维随机变量(X,Y)的联合概率密度函数。其中X服从标准正态分布,Y服从均匀分布。 【例题】已知随机变量X与Y相互独立,X~N(0,1);Y在区间[0,2]上服从均匀分布。求: (1)二维随机变量(X,Y)的...
  • 本博文源于matlab对概率论的应用。主要讲述为F分布绘出直方
  • %%%%%%均匀分布概率密度函数估计function myparzen01()clc;close all;clear all;N = 20480; %调整N可改变所求概率密度函数的精度x = linspace(-3, 3, 100);n=N;i=1;while i<=n %产生均匀分布双峰概密随机数,x...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 2,341
精华内容 936
关键字:

matlab概率密度分布曲线

matlab 订阅