matlab拟合对数正态分布曲线

可以使用MATLAB中的`fitdist()`函数来拟合对数正态分布曲线，具体步骤如下：

1. 准备数据，将数据转化为对数数据（因为对数正态分布的概率密度函数是以自然对数为底数的）。
2. 使用`fitdist()`函数，选择对数正态分布模型，设置参数为`'Lognormal'`。
3. 将拟合结果绘制成曲线，使用`pdf()`函数来计算概率密度函数值，并使用`plot()`函数绘制出曲线。

下面是一个简单的示例代码：

% 准备数据
data = [1.2, 2.5, 3.7, 5.1, 7.9, 9.2, 10.5, 12.6];
log_data = log(data); % 将数据转化为对数数据

% 拟合对数正态分布曲线
pd = fitdist(log_data', 'Lognormal');

% 绘制概率密度函数曲线
x = linspace(min(log_data), max(log_data), 100);
y = pdf(pd, x);
plot(x, y);

运行上述代码，就可以得到一条拟合好的对数正态分布曲线。

相关问题

已知x，y。用matlab拟合对数正态分布曲线

可以使用MATLAB中的`fitdist()`函数来拟合对数正态分布曲线，具体步骤如下：

1. 准备数据，将x和y组成一个矩阵。
2. 使用`fitdist()`函数，选择对数正态分布模型，设置参数为`'Lognormal'`。其中，x和y分别作为对数正态分布的均值和标准差的初始值，可以通过`mean()`和`std()`函数获取。
3. 将拟合结果绘制成曲线，使用`pdf()`函数来计算概率密度函数值，并使用`plot()`函数绘制出曲线。

下面是一个简单的示例代码：

% 准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [0.1, 0.3, 0.4, 0.15, 0.05];
data = [x', y'];

% 拟合对数正态分布曲线
mu = mean(log(x)); % 对数正态分布的均值
sigma = std(log(x)); % 对数正态分布的标准差
pd = fitdist(log(data), 'Lognormal', 'Start', [mu, sigma]);

% 绘制概率密度函数曲线
x_vals = linspace(min(x), max(x), 100);
y_vals = pdf(pd, log(x_vals));
plot(x_vals, y_vals);

运行上述代码，就可以得到一条拟合好的对数正态分布曲线。

matlab拟合对数正态曲线

在Matlab中，可以使用"fit"函数来拟合对数正态曲线。首先，需要将数据转换为对数正态分布，可以使用"log"函数来计算数据的自然对数。

假设我们有一组数据x和y，分别表示自变量和因变量。首先，我们可以计算数据的自然对数：ln_y = log(y)。

然后，我们可以使用"fit"函数来拟合对数正态曲线：
model = fit(x, ln_y, 'Lognormal');
其中，'Lognormal'表示拟合对数正态分布。

fit函数会返回一个存储拟合结果的对象。我们可以使用"coeffvalues"函数来获取拟合结果的参数值：
params = coeffvalues(model);

对数正态曲线的数学表达式为：y = exp(a + b*x + c*x^2 + ... )，其中a、b、c等是拟合的参数。

所以，拟合结果params中的第一个元素params(1)就是拟合曲线的常数项，params(2)是一次项的系数，params(3)是二次项的系数，以此类推。

最后，我们可以使用"plot"函数将拟合曲线绘制出来：
x_fit = linspace(min(x), max(x), 100); %生成100个等间距的x值来绘制拟合曲线
y_fit = exp(params(1) + params(2)*x_fit + params(3)*x_fit.^2 + ... ); %根据参数计算y值
plot(x_fit, y_fit);

这样，我们就成功地使用Matlab拟合了对数正态曲线，并将拟合结果绘制出来了。