如何用MATLAB做数据正态分布拟合图像

1、首先，确定所绘制图表是哪种拟合函数？比如拟合正态分布函数等。
例、根据实验得出一份数据，要判断是不是其是服从哪种分布，将其转换为柱状图应该最为直观了。部分数据截图，如图所示，

2、、将数据一定的规则分组，比如距离范围等，也就是将相似的数据归为一类，并记录这一组的频数（个数）。如图部分组数据所示，

3、数据准备好之后，接下来就是绘制柱状图，简单的Matlab代码和柱状图，如图所示，

4、由画出的柱状图可知，此数据近似服从正态分布。则根据原始数据计算出正态分布的关键数值为：均值，方差，标准差。

5、f = @(x) normpdf(x,均值,标准差),概率密度f*总数等于拟合的的频数，则拟合的图形，如图所示，

6、拟合图绘制好以后，就是设置横纵坐标轴，如图所示，

7、另外如果想要画频率概率图，方法类似只需要将，频数除以总数得出频率即可，正态分布f(x)就是概率。

这个你要说的仔细点，这么说叫别人怎么答呀。

clear all
min=88;%最小值
mi_1=90;%区间最小值
mi_2=107;%区间最小值
mi_3=123;%区间最小值
max=138;%最大值
n=1000;%总共多少个数据
m=500;%107以上的个数

%根据你的指示设定如下区间及个数
m1=100;%88－89的个数
m2=n-m-m1;%90-106的个数
m3=450;%107-123的个数
m4=m-m3;%124-138的个数

x1=rand(1,m1);
y1=round(min+(mi_1-min-1)*x1);%88－89的数据

x2=rand(1,m2);
y2=round(mi_1+(mi_2-mi_1-1)*x2);%90－106的数据

x3=rand(1,m3);
y3=round(mi_2+(mi_3-mi_2)*x3);%107－123的数据

x4=rand(1,m4);
y4=round(mi_3+1+(max-mi_3-1)*x4);%124－138的数据

Y1=[y1,y2,y3,y4];%合并四个区间的数据
Y=Y1(randperm(n));%将数据顺序打乱，得到最终结果

Yn1=length(find(Y>=mi_2&Y<=max));%检测107以上的个数是否符合设定m
Yn2=length(find(Y>=min&Y<=(mi_1-1)));%检测88－89的个数是否符合设定m1
Yn3=length(find(Y>=mi_1&Y<=(mi_2-1)));%检测90－106的个数是否符合设定m2
Yn4=length(find(Y>=mi_2&Y<=mi_3));%检测107－123的个数是否符合设定m3
Yn5=length(find(Y>=(mi_3+1)&Y<=max));%检测124－138的个数是否符合设定m4

 

figure(1)
plot(Y)
xlabel('数据点'),ylabel('数值')
title(['数据 (>170:',num2str(Yn1),'；','88-89:',num2str(Yn2),'；','90-106:',num2str(Yn3),'；','107-123:',num2str(Yn4),'；','124-138:',num2str(Yn5),'；',')'])

%这程序每运行一次得到的每种数据值的个数都不同，请注意及时保存成数据文件

 

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