正态分布matlab建模

在MATLAB中，正态分布通常用于模拟或拟合数据，它代表了连续随机变量的概率分布，其概率密度函数是一个钟形曲线。以下是创建正态分布模型的基本步骤：

1. **生成随机数**：你可以使用`randn`函数，它是MATLAB内置的函数，专门生成标准正态分布（均值0，方差1）的随机数。

mu = 0; % 均值
sigma = 1; % 标准差
data = mu + sigma * randn(1, N); % N是你想要的数据点的数量

2. **绘制直方图**：可以使用`histogram`函数展示生成的数据，以便可视化分布。

histogram(data);
xlabel('数值');
ylabel('频率');
title('正态分布');

3. **拟合正态分布**：如果你已有数据并希望拟合一个正态分布，可以使用`mle`（最大似然估计）或其他统计工具包如`fitdist`函数。

dist = fitdist(data, 'Normal'); % 拟合正态分布
params = pdf(dist, linspace(min(data), max(data), 100)); % 获取概率密度函数
plot(params, 'LineWidth', 2);
hold on;