matlab已知分布直方图如何拟合概率密度图

在Matlab中，可以使用两种方法来拟合已知分布的概率密度图。

方法一是使用`normfit`函数来拟合正态分布的参数，然后使用`pdf`函数来生成对应的概率密度曲线。首先，使用`hist`函数计算数据的频率分布直方图，得到每个区间的计数和中心值。然后，使用`normfit`函数计算数据的均值和标准差。接下来，使用`pdf`函数生成正态分布的概率密度曲线。最后，使用`bar`函数绘制频率分布直方图，使用`plot`函数绘制已知分布的概率密度曲线。以下是示例代码：

clc
clear
close all

x = randn(1000, 1);

% 画频率分布直方图
\[counts, centers\] = hist(x, 7);
figure
bar(centers, counts / sum(counts))

% 分布参数拟合
\[mu, sigma\] = normfit(x);

% 画已知分布的概率密度曲线
x1 = -4:0.1:4;
y1 = pdf('Normal', x1, mu, sigma);
hold on
plot(x1, y1)

方法二是根据数据的均值和标准差直接拟合，使用`normpdf`函数生成一个对应的正态分布概率密度函数，乘以数据个数并将其画在图上。这种方法可以单独画曲线，相对于方法一比较灵活。以下是示例代码：

hold on
x = -16:0.001:16;
fx = normpdf(x, mean(data), std(data));
plot(x, fx * 500, 'g-');

你可以根据自己的需求选择适合的方法来拟合已知分布的概率密度图。希望对你有帮助！
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Matlab做分布拟合及绘制频率分布直方图](https://blog.csdn.net/qq_31816741/article/details/79360574)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [MATLAB画分布统计以及正态分布拟合图](https://blog.csdn.net/weixin_42623330/article/details/113243367)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Matlab绘制直方图、概率密度函数、累积分布函数](https://blog.csdn.net/m0_46427461/article/details/121197005)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]