matlab画累积对数正态分布曲线
时间: 2023-07-30 20:07:27 浏览: 187
你可以使用Matlab中的logncdf函数来绘制累积对数正态分布曲线,代码如下所示:
```
x = 0:0.1:10; % 自变量范围
mu = 1; % 均值
sigma = 0.5; % 标准差
y = logncdf(x, mu, sigma); % 累积对数正态分布函数
plot(x, y); % 绘制累积对数正态分布曲线
xlabel('X');
ylabel('Cumulative Probability');
title('Cumulative Lognormal Distribution');
```
其中,x为自变量范围,mu为均值,sigma为标准差,y为累积对数正态分布函数。使用plot函数可以绘制累积对数正态分布曲线,xlabel和ylabel函数用于设置X和Y轴的标签,title函数用于设置图像标题。
相关问题
用matlab拟合累积对数正态分布曲线
下面是用 MATLAB 拟合累积对数正态分布曲线的步骤:
1. 准备数据,将需要拟合的数据存储在向量 `xdata` 中。
2. 对数据取对数,代码如下:
```
ydata = log(xdata);
```
3. 构造累积对数正态分布模型,代码如下:
```
model = fittype('0.5 + 0.5 * erf((log(x)-mu)/(sigma*sqrt(2)))', 'independent', 'x', 'dependent', 'y');
```
其中,`erf` 函数是误差函数,用于计算累积分布函数。`'0.5 + 0.5 * erf((log(x)-mu)/(sigma*sqrt(2)))'` 表示累积对数正态分布模型。
4. 进行拟合,代码如下:
```
fitresult = fit(xdata', ydata', model);
```
5. 输出拟合结果,代码如下:
```
coeff = coeffvalues(fitresult);
mu = coeff(1);
sigma = coeff(2);
fprintf('mu = %f, sigma = %f\n', mu, sigma);
```
6. 绘制拟合结果,代码如下:
```
x = linspace(min(xdata), max(xdata), 100);
y = 0.5 + 0.5 * erf((log(x)-mu)/(sigma*sqrt(2)));
plot(x, y);
hold on;
scatter(xdata, ydata);
```
其中,`linspace` 函数用于生成 x 坐标轴上的点,`y` 表示累积对数正态分布曲线的纵坐标,`scatter` 函数用于绘制原始数据点。
完整的代码示例如下:
```
xdata = [0.01 0.1 1 10 100];
ydata = log(xdata);
model = fittype('0.5 + 0.5 * erf((log(x)-mu)/(sigma*sqrt(2)))', 'independent', 'x', 'dependent', 'y');
fitresult = fit(xdata', ydata', model);
coeff = coeffvalues(fitresult);
mu = coeff(1);
sigma = coeff(2);
fprintf('mu = %f, sigma = %f\n', mu, sigma);
x = linspace(min(xdata), max(xdata), 100);
y = 0.5 + 0.5 * erf((log(x)-mu)/(sigma*sqrt(2)));
plot(x, y);
hold on;
scatter(xdata, ydata);
```
运行代码后,可以得到拟合结果,并绘制出拟合曲线和原始数据点。
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:
```matlab
% 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。