概率密度函数拟合

小白的白

有一组数据
x=[4.3000 4.2000 4.1000 4.0000 3.9000 3.8000 3.8000 3.7000 3.6000 3.6000 3.5000 3.5000 3.4000
/ K( J( Z1 _5 s8 W2 i& T' c3.4000 3.4000 3.4000 3.3000 3.3000 3.3000 3.4000 3.4000 3.4000 3.4000 3.5000 3.6000 3.6000
" t4 V9 e0 ~3 ~& G3.7000 3.8000 3.9000 4.0000 4.1000 4.2000 4.3000 4.4000 4.5000 4.7000 4.8000 4.9000 5.1000
: }& z+ x! E7 s. p  Y5.2000 5.3000 5.5000 5.6000 5.8000 5.9000 6.0000 6.2000 6.3000 6.4000 6.6000 6.7000 6.8000
7.0000 7.1000 7.2000 7.4000 7.5000 7.6000 7.7000 7.9000 8.0000 8.1000 8.2000 8.4000 8.5000
8.6000 8.8000 8.9000 9.0000 9.2000 9.3000 9.5000 9.6000 9.8000 9.9000 10.1000 10.3000
10.5000 10.6000 10.8000 11.0000 11.2000 11.4000 11.6000 11.8000 12.0000 12.3000 12.5000
12.7000 12.9000 13.2000 13.4000 13.6000 13.9000 14.1000 14.3000 14.6000 14.8000 15.0000
% K3 e1 n6 e1 w- m+ W, O$ m' U15.3000 15.5000 15.7000 16.0000 16.2000 16.4000 16.7000 16.9000 17.1000 17.3000 17.6000
17.8000 18.0000 18.2000 18.4000 18.6000 18.8000 19.0000 19.2000 19.4000 19.6000 19.7000
19.9000 20.1000 20.3000 20.4000 20.6000 20.8000 20.9000 21.1000 21.3000 21.4000 21.6000
21.7000 21.9000 22.0000 22.2000 22.3000 22.4000 22.6000 22.7000 22.8000 23.0000 23.1000
23.2000 23.3000 23.4000 23.5000 23.7000 23.8000 23.9000 24.0000 24.1000 24.2000 24.3000
24.4000 24.5000 24.5000 24.6000 24.7000 24.8000 24.9000 25.0000 25.1000 25.2000 25.3000
5 \$ d2 I: T- x" R. g25.4000 25.5000 25.5000 25.6000 25.7000 25.9000 26.0000 26.1000 26.2000 26.3000 26.4000
26.5000 26.7000 26.8000 26.9000 27.1000 27.2000 27.3000 27.5000 27.6000 27.8000 27.9000
: z- T9 M7 |9 s& d8 n( u28.1000 28.2000 28.3000 28.5000 28.6000 28.7000 28.9000 29.0000 29.1000 29.2000 29.3000
3 y7 A6 r; k5 J0 `0 x( M5 T, V8 D29.4000 29.5000 29.6000 29.7000 29.7000 29.8000 29.8000 29.8000 29.9000 29.9000 29.9000
; ^2 f, }! I" C29.9000 29.8000 29.8000 29.8000 29.7000 29.7000 29.6000 29.5000 29.4000 29.3000 29.2000
+ |. ^& O$ L' N  S1 P, @3 P  O$ Z29.1000 29.0000 28.9000 28.8000 28.7000 28.5000 28.4000 28.3000 28.1000 28.0000 27.9000
27.7000 27.6000 27.5000 27.3000 27.2000 27.0000 26.9000 26.8000 26.6000 26.5000 26.4000
: i% P+ x* T" j2 Y- D1 J6 _5 ^' h26.2000 26.1000 25.9000 25.8000 25.7000 25.5000 25.4000 25.2000 25.1000 24.9000 24.8000
: m: U& Z0 l3 T, t, p24.6000 24.5000 24.3000 24.2000 24.0000 23.8000 23.6000 23.5000 23.3000 23.1000 22.9000
4 N0 V$ u- X. b4 f6 m- F22.7000 22.5000 22.3000 22.2000 22.0000 21.8000 21.6000 21.4000 21.2000 21.0000 20.8000
20.6000 20.4000 20.2000 20.0000 19.8000 19.6000 19.4000 19.3000 19.1000 18.9000 18.7000
4 H2 |* L: J# y  `' V18.6000 18.4000 18.2000 18.0000 17.9000 17.7000 17.5000 17.3000 17.2000 17.0000 16.8000
16.6000 16.4000 16.3000 16.1000 15.9000 15.7000 15.5000 15.2000 15.0000 14.8000 14.6000
14.3000 14.1000 13.9000 13.6000 13.4000 13.1000 12.9000 12.6000 12.3000 12.1000 11.8000
11.5000 11.3000 11.0000 10.8000 10.5000 10.2000 10.0000 9.7000 9.5000 9.3000 9.0000 8.8000
" u' Z7 ~5 ?  Y- z# b# o. W8.6000 8.4000 8.2000 8.0000 7.8000 7.6000 7.4000 7.3000 7.1000 6.9000 6.8000 6.7000 6.5000
+ s! i% a5 f) t) G0 v; f6.4000 6.3000 6.1000 6.0000 5.9000 5.8000 5.7000 5.6000 5.5000 5.4000 5.3000 5.2000 5.1000
; j$ @1 j) o, A( Z/ u: A5.0000 4.9000 4.8000 4.7000 4.6000 4.5000 4.4000];
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
1 ~+ L/ b2 a- Q5 W. R) K4 N3 N
. A9 D0 c8 V9 @6 l' O

zaiyiaaaa

帮你顶一下

Uifhjvv

x=[....];
5 D* I2 W  l! T' ?6 r% `- c7 F[f xi]=ksdensity(x);
' ~3 S$ [6 t3 S& |) i9 j/ dft = fittype( 'A/(sqrt(2*pi)*s1)*exp(-((x-mu1)/(sqrt(2)*s1))^2)+(1-A)/(sqrt(2*pi)*s2)*exp(-((x-mu2)/(sqrt(2)*s2))^2)');
  @$ L' r% @6 q" R* `[fitModel, gof] = fit( xi', f', ft, 'StartPoint',[0.5 20 10 5 5] )

zzz.dan

来学习一下

lugovern

棒！！！！！