matlab画累积对数正态分布曲线

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。

xdata=[0.63 1.25 2.5 5 10]; ydata=[0.43 0.77 0.92 0.99 1];两组数据用matlab拟合累积对数正态分布曲线

您可以使用 Matlab 中的 `fitdist` 函数来拟合累积对数正态分布曲线，如下所示：

% 导入数据
xdata = [0.63 1.25 2.5 5 10];
ydata = [0.43 0.77 0.92 0.99 1];

% 将数据转换为对数形式
xdata = log(xdata);
ydata = log(1-ydata);

% 拟合累积对数正态分布曲线
pd = fitdist(xdata', 'Lognormal');

% 绘制拟合曲线
x = linspace(min(xdata), max(xdata), 100);
y = 1-exp(-cdf(pd, x));
plot(exp(x), 1-exp(ydata), 'o', exp(x), y, '-')
xlabel('x')
ylabel('Cumulative probability')
legend('Data', 'Fitted distribution')

在上述代码中，我们将 `xdata` 和 `ydata` 转换为对数形式，然后使用 `fitdist` 函数拟合累积对数正态分布曲线。最后，我们绘制了拟合曲线，并将数据和拟合曲线一起显示在图表中。