用Matlab实现威布尔分布图像

在MATLAB中，可以使用`wblrnd`函数生成随机的威布尔分布数据，并通过直方图、核密度估计等方法将其可视化为图像。威布尔分布通常用于描述连续变量的尾部效应。以下是简单的步骤：

1. 导入所需库：

% 如果尚未安装 Statistics and Machine Learning Toolbox，需要先安装
if ~isToolboxInstalled('Statistics')
    disp('You need the Statistics and Machine Learning Toolbox to proceed.');
    return;
end

2. 生成威布尔分布的数据：

n = 1000; % 数据点数量
scale = 1; % 分布尺度参数
shape = 1; % 形状参数，决定了尾部的陡峭程度

data = wblrnd(scale, shape, [1 n]); % 生成威布尔分布数据

3. 绘制直方图：

histogram(data, 'Normalization', 'probability') % 使用概率直方图
xlabel('Value');
ylabel('Probability Density');
title('Weibull Distribution Histogram');

4. 可视化核密度估计（Kernel Density Estimation）：

figure
kdeplot(data) % 使用kde函数绘制核密度曲线
xlabel('Value');
ylabel('Density');
title('Weibull Distribution KDE');