matlab累积距平曲线

要绘制MATLAB的累积距平曲线，可以按照以下步骤进行：

1. 计算距平序列：将每个数据点减去该时间段的平均值。
2. 计算距平序列的累积和。
3. 绘制累积距平曲线：使用MATLAB的plot函数绘制累积距平曲线，横轴为时间，纵轴为累积距平值。

以下是一个简单的示例代码：

% 生成随机数据
data = randn(1, 100);

% 计算平均值
mean_data = mean(data);

% 计算距平序列
anomalies = data - mean_data;

% 计算累积距平
cumulative_anomalies = cumsum(anomalies);

% 绘制累积距平曲线
plot(cumulative_anomalies);
xlabel('时间');
ylabel('累积距平值');
title('累积距平曲线');

执行这段代码可以得到一条简单的累积距平曲线。你可以根据实际需求修改代码并添加更多的细节。

相关问题

已知x，y。用matlab拟合累积正态分布曲线

可以使用MATLAB中的`fitdist()`函数来拟合累积正态分布曲线，具体步骤如下：

1. 准备数据，将x和y组成一个矩阵。
2. 使用`fitdist()`函数，选择累积正态分布模型，设置参数为`'Lognormal'`。其中，x和y分别作为累积正态分布的均值和标准差的初始值，可以通过`mean()`和`std()`函数获取。
3. 将拟合结果绘制成曲线，使用`cdf()`函数来计算累积分布函数值，并使用`plot()`函数绘制出曲线。

下面是一个简单的示例代码：

% 准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [0.1, 0.3, 0.4, 0.15, 0.05];
data = [x', y'];

% 拟合累积正态分布曲线
mu = mean(log(x)); % 累积正态分布的均值
sigma = std(log(x)); % 累积正态分布的标准差
pd = fitdist(log(data), 'Lognormal', 'Start', [mu, sigma]);

% 绘制累积分布函数曲线
x_vals = linspace(min(x), max(x), 100);
y_vals = cdf(pd, log(x_vals));
plot(x_vals, y_vals);

运行上述代码，就可以得到一条拟合好的累积正态分布曲线。

双累积曲线matlab

双累积曲线（Bivariate Cumulative Distribution Function）是指在二维随机变量 $(X,Y)$ 的联合分布函数 $F(x,y)$ 中，对于任意的 $x$ 和 $y$，都可以计算出 $P(X\leq x,Y\leq y)$ 的概率值。在实际应用中，双累积曲线常用于描述两个随机变量之间的相关性。

在 MATLAB 中，可以使用 `ksdensity` 函数来估计双累积曲线。该函数可以接受一个二维数据矩阵作为输入，并返回一个二维网格上的概率密度估计值。具体使用方法可以参考 MATLAB 的官方文档。