matlab 拟合累积分布函数

在MATLAB中，拟合累积分布函数（CDF）可以通过使用统计工具箱中的函数来实现。拟合CDF是指根据一组观测数据，找到最适合这些数据的概率分布函数。

下面是一种常见的方法来拟合CDF：

1. 导入数据：首先，将观测数据导入MATLAB中。可以使用`xlsread`函数从Excel文件中读取数据，或者使用`load`函数从MAT文件中加载数据。

2. 选择概率分布：根据数据的特征和背景知识，选择适当的概率分布来拟合CDF。常见的概率分布包括正态分布、指数分布、伽玛分布等。在MATLAB中，可以使用`fitdist`函数来拟合不同的概率分布。

3. 拟合CDF：使用`fitdist`函数拟合所选的概率分布，并得到拟合的参数估计值。例如，如果选择正态分布，可以使用以下代码进行拟合：

data = % 导入的数据
pd = fitdist(data, 'Normal');

4. 绘制拟合结果：可以使用`cdfplot`函数绘制原始数据和拟合的CDF曲线，以便进行可视化比较。

figure;
cdfplot(data); % 绘制原始数据的CDF
hold on;
x = linspace(min(data), max(data), 100); % 生成一组用于绘制拟合曲线的数据点
y = cdf(pd, x); % 计算拟合的CDF值
plot(x, y, 'r', 'LineWidth', 2); % 绘制拟合的CDF曲线
legend('Empirical CDF', 'Fitted CDF');

这样，你就可以得到拟合的CDF曲线，并进行可视化比较。