怎样用Matlab拟合对数正态分布

1，把数据直接导入matlab,x=[];y=[](大量数据建议使用txtread),然后点击屏幕左下方start进入toolboxes然后点Curve Fiting Tool ,导入数据 选择Gaussian次数为1，即可得到拟合效果 参数也会出来

正弦振动多用于找出产品设计或包装设计的脆弱点。看在哪一个具体频率点响应最大（共振点）；正弦振动在任一瞬间只包含一种频率的振动，而随机振动在任一瞬间包含频谱范围内的各种频率的振动。由于随机振动包含频谱内所有的频率，所以样品上的共...

首先生成标准正态分布的随机样本数据。接着调用 normfit 函数进行正态分布拟合。获取并显示拟合后计算得到的均值与标准差。利用 normpdf 函数生成拟合的正态分布概率密度函数（PDF）。绘制原始数据的直方图与拟合的正态分布曲线。展示数据的PDF直方图。保持绘图环境，以便在一张图上绘制所有图形。绘出拟合的正...

legend('统计数据',['对数正态分布:\mu=' num2str(p(2)) ',\sigma=' num2str(p(3))],...['极大概然分布位置:x=' num2str(xmax)],['期望值位置:x=' num2str(xmean)]);text(xmean+10000,ymean+10,'$ y=\frac{A}{x}e^{-\frac{(lnx-\mu)^2}{2\sigma^2}} $',...'int...

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...

M = 6000;V = 2;MU = log(M^2 / sqrt(V+M^2));SIGMA = sqrt(log(V/M^2 + 1));R = lognrnd(MU,SIGMA,1,1000);

close all;clear all;data = xlsread('数据.xls','sheet1'); %读入数据[y x]=hist(data,100); %统计频次分布figure('Color','w');h=bar(x,y,1); %画直方图set(h,'EdgeColor',[0.5 0.5 0.5],'FaceColor',[0.5 0.5 0.5]);hold on;%对数正态分布密度函数) p(1)./...

ff=@(x)lognpdf(x,0,1)ff是句柄，不可以用符号定义的 或者 x = (0:0.02:10);y = lognpdf(x,1.73,0.22);plot(x,y);grid;xlabel('x'); ylabel('p')

1、首先双击matlab软件图标，在命令行窗口使用函数normrnd()创建一个服从正态分布的随机数样本j。2、在命令行窗口中，使用函数lognrnd()，创建一个服从对数正态分布的随机数样本k。3、在命令行窗口中输入：subplot(2,1,1);qqplot(k);，将图像分成上下两部分，在图像的上半部分，绘制服从对数正态分度...

ezplot(@(x)normpdf(x,a,b),[m n])其中a为均值，b为方差，[m,n]为从m到n的正态分布随机数。

x = (0:0.02:10);y = lognpdf(x,1.73,0.22);figure,subplot(121);plot(x,y);grid;xlabel('x'); ylabel('p')这是对数正态分布 x = (0:0.02:10);y = normpdf(x,1.73,0.22);subplot(122);plot(x,y);grid;xlabel('x'); ylabel('p')这是正态分布 ...