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[f,xi]=ksdensity(x); plot(xi,f) ; 概率密度是plot(xi,f)曲线的高度，它乘以底边（xi）的间距（得到面积）才是概率，当xi区间越小时，fi必然会越大，甚至于单个fi超过1。曲线下面的总面积必然为1。 a; %样本. W2 g& P) x$ ~% F
x=linspace(min(a),max(a),30); %分组
+ I1 q( W5 b* @2 H- T: Tyy=hist(a,x); %频数9 k' g6 f3 S$ v. }0 g) |& \
bar(x,yy/length(a)); 用hist得到的是次数，它除以总的次数得到的是频率，而后者与概率的含义相同。 histfit(data); will plot the data as a histogram and show a smooth curve of the best fit gaussian to it. % 下面的还没搞清楚？？ [mu, sigma] = normfit(data); pd = fitdist(data,'normal'); will give the mean (mu) and standard deviation (sigma) of that same set of data, which are used by histfit to generate the fitted curve.
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发表于 2020-4-17 10:10
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