二维正态分布matlab代码

二维正态分布的Matlab代码可以使用mvnrnd函数生成随机的正态分布二维矩阵，然后使用scatter或plot函数绘制出来。以下是一个简单的例子：

mu = [0 0]; % 期望均值
sigma = [1 0.5; 0.5 2]; % 协方差矩阵
r = mvnrnd(mu, sigma, 100); % 生成100个样本
scatter(r(:,1), r(:,2)); % 绘制散点图

在这个例子中，我们使用了期望均值为[0,0]，协方差矩阵为[[1,0.5],[0.5,2]]的二维正态分布生成了100个样本，并使用scatter函数绘制了散点图。你也可以使用plot函数绘制连续的曲线图。

相关问题

二维正态分布 matlab

在Matlab环境下，我们可以使用相关代码来绘制二维正态分布的数据点。首先，我们需要定义分布的参数，包括均值mu、标准差sigma和相关系数rou。然后，我们可以使用meshgrid函数创建一个网格，并计算联合概率密度函数。最后，我们可以使用surf函数绘制出二维正态分布的图像。

以下是一个示例代码：

mu = [-1, 2]; % 均值
sigma1 = 1; % x方向的标准差
sigma2 = 1.5; % y方向的标准差
rou = 0.5; % 相关系数

x = linspace(-5, 5, 100); % x轴范围
y = linspace(-5, 5, 100); % y轴范围

[X, Y = meshgrid(x, y); % 创建网格数据

p = 1 / (2*pi*sigma1*sigma2*sqrt(1-rou^2)) .* exp(-1/(2*(1-rou^2)) .* ...
    [(X-mu(1)).^2/(sigma1^2)-2*rou*(X-mu(1)).*(Y-mu(2))/(sigma1*sigma2) ...
    (Y-mu(2)).^2/(sigma2^2)]); % 计算联合概率密度函数

figure;
surf(X, Y, p); % 绘制图像
shading interp;
colorbar;

ax = gca;
ax.Projection = 'perspective';
ax.LineWidth = 0.8;
ax.XMinorTick = 'on';
ax.YMinorTick = 'on';
ax.ZMinorTick = 'on';
ax.GridLineStyle = ':';

这段代码能够绘制出满足二维正态分布的数据点的图像，其中mu是均值，sigma1和sigma2分别是x和y方向的标准差，rou是相关系数。通过调整这些参数的值，可以获得不同形状的二维正态分布图像。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [matlab 生成二维或三维空间中满足正态分布的样本点，并绘图](https://blog.csdn.net/Jaster_wisdom/article/details/78125046)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [【数学建模】Matlab二维联合正态分布概率密度函数构造](https://blog.csdn.net/m0_65157892/article/details/129460703)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

二维对数正态分布 matlab

二维对数正态分布是一种概率分布，它是对数正态分布在二维空间中的推广。在Matlab中，可以使用lognstat函数来计算二维对数正态分布的统计特性，使用lognpdf函数来计算概率密度函数的值。

二维对数正态分布的概率密度函数可以表示为：

f(x, y) = (1 / (2π * σx * σy * ρ)) * exp(-((log(x) - μx)^2 / (2 * σx^2) + (log(y) - μy)^2 / (2 * σy^2) - 2 * ρ * (log(x) - μx) * (log(y) - μy) / (σx * σy)))

其中，(x, y) 是二维随机变量的取值，μx 和 μy 是对数正态分布的均值参数，σx 和 σy 是对数正态分布的标准差参数，ρ 是相关系数。