matlab拟合负指数分布

要在Matlab中拟合负指数分布，可以使用以下步骤:

1. 首先，准备数据集，该数据集应该是按照负指数分布生成的随机数。

2. 使用fitdist函数拟合数据集。fitdist函数是Matlab中用于拟合概率分布的函数，可以根据给定的数据集拟合出最佳的概率分布模型。

3. 在fitdist函数中，指定概率分布类型为'Exponential'，表示拟合的是负指数分布。

4. 调用fitdist函数并将数据集作为参数传入，得到拟合出的负指数分布模型。

以下是使用Matlab拟合负指数分布的示例代码:

% 准备数据集，假设已经生成了一个负指数分布的随机数数据集data
data = exprnd(1, 1000, 1); % 生成均值为1的负指数分布随机数

% 使用fitdist函数拟合负指数分布
pd = fitdist(data, 'Exponential');

% 打印拟合出的负指数分布模型的参数
disp(pd)

% 绘制原始数据的直方图和拟合的负指数分布曲线
histogram(data, 'Normalization', 'pdf', 'BinWidth', 0.1); % 绘制原始数据的直方图
hold on;
x = 0:0.1:10; % 定义x轴范围
y = pdf(pd, x); % 计算拟合的负指数分布的概率密度函数值
plot(x, y, 'r-', 'LineWidth', 2); % 绘制拟合的负指数分布曲线
hold off;