matlab正态分布代码

可以使用 `normrnd` 函数生成正态分布随机数，示例代码如下：

mu = 0; % 正态分布均值
sigma = 1; % 正态分布标准差
n = 100; % 随机数个数

% 生成正态分布随机数
data = normrnd(mu, sigma, [1, n]);

% 绘制正态分布概率密度函数图像
x = -4:0.1:4; % x 轴范围
y = normpdf(x, mu, sigma); % 概率密度函数
plot(x, y);
xlabel('x');
ylabel('Probability density');
title('Normal distribution');

其中，`mu` 和 `sigma` 分别表示正态分布的均值和标准差，`n` 表示生成的随机数个数。`normpdf` 函数用于计算正态分布的概率密度函数，`plot` 函数用于绘制图像。

相关问题

matlab正态分布拟合代码

以下是使用Matlab进行正态分布拟合的代码：

% 生成正态分布随机数
data = normrnd(10, 2, [1, 1000]);

% 对数据进行正态分布拟合
pd = fitdist(data', 'Normal');

% 绘制拟合曲线和直方图
x = linspace(min(data), max(data), 100);
y = pdf(pd, x);
histogram(data, 'Normalization', 'pdf');
hold on;
plot(x, y, 'r', 'LineWidth', 2);
title('Normal Distribution Fitting');xlabel('Data');
ylabel('Probability Density');
legend('Data', 'Fitted Normal Distribution');

上述代码首先生成了一个均值为10，标准差为2的正态分布随机数，然后使用`fitdist`函数对数据进行正态分布拟合，得到一个概率分布对象`pd`。最后，使用`pdf`函数计算拟合曲线上的概率密度值，并使用`histogram`函数绘制原始数据的直方图和拟合曲线。

matlab正态分布检验代码

您好！要进行正态分布检验，您可以使用MATLAB中的`normfit`和`chi2gof`函数。下面是一个示例代码：

% 生成一个正态分布的数据样本
data = normrnd(0, 1, 100, 1);

% 基于样本计算均值和标准差
[mu, sigma] = normfit(data);

% 使用卡方检验检验数据是否符合正态分布
[h, p] = chi2gof(data, 'cdf', @(z) normcdf(z, mu, sigma));

% 显示结果
if h == 0
    disp('数据符合正态分布');
else
    disp('数据不符合正态分布');
end
disp(['p-value: ' num2str(p)]);

这段代码首先生成了一个服从标准正态分布的数据样本。然后，使用`normfit`函数基于样本计算均值和标准差。最后，使用`chi2gof`函数进行卡方检验来判断数据是否符合正态分布。如果`h`为0，则表示数据符合正态分布；否则，数据不符合正态分布。`p-value`表示卡方检验的p值，可以用来评估数据是否显著偏离正态分布。

请注意，这只是一个简单的示例代码，您可以根据自己的需求进行修改和优化。希望能对您有所帮助！如有任何疑问，请随时提问。