卡方分布绘图代码matlab

在MATLAB中绘制卡方分布（Chi-squared distribution），你可以使用histogram函数结合chisqpdf函数来生成理论概率密度曲线进行比较。以下是简单的步骤：

% 设置需要的卡方分布自由度（degrees of freedom）
df = 5; % 可以替换为你想要的自由度
% 创建一系列卡方随机变量
x = chi2rnd(df, 1000); % 生成1000个服从卡方分布的数据点
% 绘制数据直方图
hist(x, 'Normalization', 'pdf'); % pdf表示概率密度直方图
% 计算并绘制理论概率密度函数
y = chisqpdf(x, df); % 计算每个x值对应的理论概率密度
hold on; % 保持当前图形以便叠加
plot(x, y, 'r-', 'LineWidth', 2); % 红色线绘制理论曲线
% 添加标题和轴标签
title('Chi-square Distribution with ' + num2str(df) + ' degrees of freedom');
xlabel('Value');
ylabel('Density');
% 显示网格线
grid on;
% 清除多余坐标轴
box off;
% 提示用户按任意键继续
pause;
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相关问题

MATLAB画卡方分布

使用MATLAB绘制卡方分布图形
在MATLAB中，可以通过调用chi2pdf函数来计算卡方分布的概率密度函数，并利用plot命令绘图。下面提供一段完整的代码用于生成并展示不同自由度下的卡方分布曲线。
% 清除工作区变量和屏幕显示
clear all;
clc;

% 定义x轴范围
df_values = [1, 3, 5]; % 不同的自由度值
colors = {'r', 'b', '--g'}; % 对应的颜色设置
figure('Name','Chi-Square Distribution Plot');
hold on;
for i = 1:length(df_values)
df = df_values(i);
x = (0:0.1:15)';
y = chi2pdf(x, df); % 计算卡方分布PDF

% 绘制卡方分布图像
plot(x, y, colors{i}, 'LineWidth', 2);
end
title('Cardinal Chi-Square Distributions with Different Degrees of Freedom')
xlabel('\itx')
ylabel('Probability Density Function (\ity)')
legend({'\nu=1', '\nu=3', '\nu=5'},'Location','best')
grid minor;
hold off;
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这段代码首先定义了几种不同的自由度参数[ \nu ]，接着对于每一个给定的自由度，在指定区间内计算对应的概率密度值，并将其可视化出来以便比较各个分布形态之间的差异[^2]。

分布概率 matlab

MATLAB 中实现分布概率计算与绘图
二项分布的概率计算与绘图
对于形如 (X \sim B(n, p)) 的二项分布，在MATLAB中可以利用binopdf函数来获取特定取值下的概率质量函数(PMF)[^1]。
n = 10; % 总试验次数
p = 0.5; % 单次成功概率
k = 0:n; % 可能的成功次数范围
pmf_values = binopdf(k,n,p); % 计算PMF
figure;
bar(k, pmf_values);
title('Binomial Distribution PMF');
xlabel('Number of Successes');
ylabel('Probability Mass Function Value');
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此段代码展示了如何创建一个简单的柱状图用于展示不同成功数量对应的概率值。
正态分布的概率密度函数及其图形化表示
针对正态分布(N(\mu,\sigma^{2}))，MATLAB提供了内置函数normpdf来进行其PDF（概率密度函数）的求解工作[^2]。下面是一份用来描绘标准正态分布曲线的例子：
mu = 0; % 均值
sigma = 1; % 方差开根号得到的标准差
x = -3:0.01:3;% 定义自变量区间
y = normpdf(x,mu,sigma);% 使用normpdf获得对应位置上的概率密度值
plot(x,y,'LineWidth',2);
grid on;
title(['Normal PDF with mean=',num2str(mu),' and std dev=',num2str(sigma)]);
xlabel('Value');
ylabel('Density');
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上述程序片段能够生成一条平滑连续的标准正态分布曲线，并附带网格线以便观察细节特征。
卡方分布的概率密度函数绘制
关于卡方分布(\chi ^{2}(v))，其中自由度参数(v>0)且为整数值；该分布描述的是多个独立同分布于标准正态分布随机变量各自平方之后相加的结果所形成的新的统计量特性。为了可视化这种特殊类型的分布形态，可以通过调用chi2pdf命令完成相应操作[^3]。
v = 5; % 自由度
x = 0:.1:15;% 设定横坐标轴的数据序列
pd_vals = chi2pdf(x,v);% 调用chi2pdf计算各点处的概率密度
figure;
plot(x,pd_vals,'r','LineWidth',2);
hold on;
fill([min(x),max(x)], [0,0], 'b', 'FaceAlpha', .1);
title(strcat('Chi-Square Distribution (\nu=', num2str(v), ')'));
xlabel('\chi^2 value');
ylabel('Probability Density');
legend({'PDF'},'Location','Best')
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这段脚本不仅画出了指定自由度下卡方分布的概率密度图像，还通过填充颜色的方式突显了整个定义域内的面积意义所在。