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  • 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/...

    % 1.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图
    yy=yy/length(x);%统计每个区间内占比例,即概率
    bar(x,yy);%绘制直方图

    %2. 核函数平滑函数估计 产生平滑的概率密度函数
    x=10+0.1*randn(100,1);%产生100个符合均值10,标准差0.1d的正态分布的数列
    [f, xi] = ksdensity(x);%核函数平滑函数估计.概率密度估计f
    plot(xi, f)

    %3. 广义极值分布函数Generalized Extreme Value distribution(GEV)
        %极值分布是指在概率论中极大值(或者极小值)的概率分布,从很多个彼此
        %独立的值中挑出来的各个极大值应当服从的概率密度分布数f(x)。

    clc;clear;
    k=0.1;%形状shape参数
    sigma=5;%比例scale参数
    mu=20;%均值loacation参数
    R = gevrnd(k,sigma,mu,100,1);%产生指定参数的GEV随机数列
    hist(R)

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  • matlab画概率密度函数

    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的概率密度估计,返回在xi点的概率密度f,此时我们使用plot(xi,f)就可以绘制出概率密度曲线。该函数,首先统计样本x在各个区间的概率(与hist有些相似),再自动选择xi,计算对应的xi点的概率密度

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  • 函数绘制数据 X 的估计概率密度(核平滑),带宽为 b 并指示 n 个极值。 该设计遵循 Rahmstorf 等人。 在 Spektrum der Wissenschaft 中。 适用于例如显示时间序列分布中的极端年份。 请随意修改它(例如颜色等...
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  • 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

    视频学习:https://www.bilibili.com/video/BV1HK411T76d?from=search&seid=16338053070486680597&spm_id_from=333.337.0.0

    总结如下:

    %%绘制直方图+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(A);
    %求极差、中位数、偏度、峰度
    RangeA = range(A);
    medianA = median(A);
    skewnessA = skewness(A);
    kurtosisA = kurtosis(A);
    
    %生成一个画布
    pic = figure; 
    %绘制直方图(A中的元素有序划分入 x 轴上介于A的最小值和最大值间的 50 个等间距 bin中),centers表示每个bin中心在x轴
    [counts,centers] = hist(A,50);
    %绘制条形图,counts / sum(counts)计算频率
    pic1 = bar(centers,counts / sum(counts),1);
    
    set(pic1,'FaceColor','y')%设置矩形框颜色,‘b’为蓝色
    set(pic1,'BarWidth',1);%设置矩形框宽度
    %gcf返回当前axis对象的句柄值(一幅图像的每一个组成部分是一个对象)
    %gca返回当前Figure对象的句柄值
    set(gcf,'position',[220,200,900,600]);%设置画布的位置(220,200)和大小(宽900高600)
    set(gcf,'position',[0.1,0.1,0.8,0.8]);%调整图形的位置和比例
    
    axis([0 50 0 0.035]);%设置坐标轴范围[xmin xmax ymin ymax]
    
    %计算概率密度函数,返回在xi点的概率密度f
    [f,xi] = ksdensity(A);
    hold on   %保留当前figure,实现图层叠加
    pic2 = plot(xi,f,'LineWidth',1,'LineStyle','-','color','K');%绘制概率密度曲线
    
    
    %计算概率密度积分分布函数
    one_A = unique(A); %unique返回不重复的元素,产生的结果按升序排序
    
    n_elements = histc(A,one_A);%统计在给定区间内的值的个数,左闭右开
    
    c_elements = cumsum(n_elements);%计算元素累加的函数  
     %AX是坐标轴的句柄,AX(1)是左边的纵轴,AX(2)是右边的纵轴,H1,H2保存的是图形句柄,即两条线
    [AX,H1,H2] = plotyy(0,0,one_A,c_elements);
    %设置坐标轴的属性
    set(AX(1),'ytick',0:0.005:0.035);%设置左边纵轴的刻度
    set(AX(2),'ytick',0:50:500);%设置右边纵轴的刻度
    set(AX(1),'ylim',[0,0.035]);%设置左边纵轴的取值范围
    set(AX(2),'ylim',[0,500]);%设置右边纵轴的取值范围
    %设置累积分布函数的线宽
    set(H1,'LineWidth',2,'LineStyle','-','color',[0.9400 0.9400 0.9400]);
    set(H2,'LineWidth',2)
    %设置概率密度函数的线颜色
    set(pic2,'LineWidth',2,'color','b');
    %设置轴的颜色
    set(AX(1),'ycolor','b');
    
    set(AX(1),'ygrid','on');%打开左边纵轴网格
    set(AX(2),'ygrid','on');%打开右边纵轴网格
    %set(AX(1),'ygrid','off');%关闭左边纵轴网格
    
    %设置title
    title('test PDF')
    %获取title的相关属性:get(gca,'title')
    %设置字符、字体大小
    set(get(gca,'title'),'String','Test PDF','FontSize',14);
    set(get(gca,'title'),'Position',[25.001 0.0355 0]);%调整title位置
    
    xlabel('X')%设置横轴标签
    %set(get(gca,'xlabel'),'String','FontSize',14);%设置字体大小
    set(get(AX(1),'ylabel'),'String','PDF','FontSize',14);%设置左纵轴标签
    set(get(AX(2),'ylabel'),'String','CDF','FontSize',14);%设置右纵轴标签
    set(get(AX(2),'ylabel'),'String','CDF','rotation',270,'Position',[77 250.0002-1.0000]);%设置旋转角度,标签位置
    
    %添加文本 text(x,y,'')
    textA = text(-10,0.025,{['Range:',num2str(RangeA)];['Max:',num2str(maxA)];['Mean:',num2str(meanA)];['Min:',num2str(minA)];['Kurtosis:',num2str(kurtosisA)];['Skewness:',num2str(skewnessA)]},'FontSize',14);
    %根据图像显示,调整文本属性
    set(textA,'FontSize',13,'Position',[10 0.025]);
    
    %输出保存png
    print(pic,'draw_hist.png','-dpng','-r200');%保存为png格式(-djpeg保存为JPEG格式)%‘-r200’是图像大小

    运行结果如下:

     注:在编码编写时,可查看已设置的标签属性(必须先运行代码出现图像时,才能显示属性):

    例如:在命令行窗口输入:>>get(AX(2),'ylabel'),可查看对于右侧轴标签的属性

     

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  • PAGE PAGE 3 欢迎下载 概率密度函数与分布函数的Matlab作图 1二项分布分布律 x=1:100; y=binopdf(100,0.25,x; stem(x,y; title'二项分布B(1000.25)分布律; 2泊松分布分布律 x=0:100; y=poisspdf(x,25; stem(x,y; ...
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  • 本文首先给出正态分布概率密度函数(The normal distribution probability density function)的公式和标准正态分布概率密度函数的公式,然后通过normpdf( )生成标准正态... )绘制标准正态分布概率密度函数的图形...

    本文首先给出正态分布概率密度函数(The normal distribution probability density function)的公式和标准正态分布概率密度函数的公式,然后通过normpdf( )生成标准正态分布概率密度函数的数据,然后通过plot( )绘制标准正态分布概率密度函数的图形。

    MATLAB绘制正态分布概率密度函数(normpdf)图形

    工具/原料

    • MATLAB

    • normpdf

    • mean

    • standard deviation

    方法/步骤

    1. 第一,正态分布概率密度函数的公式如下图。其中,μ为平均值(mean),σ为标准差(standard deviation)。

      MATLAB绘制正态分布概率密度函数(normpdf)图形

    2. 第二,当μ=0,σ=1时,第一步中的正态分布为标准正态概率密度函数,如下图。

      MATLAB绘制正态分布概率密度函数(normpdf)图形

    3. 第三,启动MATLAB,新建脚本(Ctrl+N),输入如下代码:

      close all; clear all; clc

      x=-1:.1:1;

      norm=normpdf(x,0,1);

      figure('Position',[50,50,600,500],'Name','Normal PDF',...

          'Color',[1,1,1]);

      plot(x,norm,'r-','LineWidth',3)

      set(gca,'FontSize',10,'TickDir','out','TickLength',[0.02,0.02])

      xlabel('X','FontSize',15);ylabel('PDF','FontSize',15)

      其中normpdf(x,0,1)是用来产生μ=0,σ=1的标准正态分布概率密度函数的数据。

      MATLAB绘制正态分布概率密度函数(normpdf)图形

    4. 第四,保存和运行上述脚本,在工作区(Workspace)得到标准正态分布概率密度函数的数据norm,双击norm可以查看数据具体内容。

      MATLAB绘制正态分布概率密度函数(normpdf)图形

    5. 第五,同时得到如下μ=0,σ=1的标准正态分布概率密度函数图形。

      MATLAB绘制正态分布概率密度函数(normpdf)图形

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  • 用来大量样本数据的概率密度曲线,使用简单,快速。数据越多,的效果越好。
  • Matlab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)')
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