对数正太分布拟合matlab

对数正态分布是一种统计分布，其数值是对数正态随机变量的结果。在MATLAB中，如果你需要拟合数据到对数正态分布，你可以使用`fitdist`函数和`mle`（最大似然估计）方法。以下是一般的步骤：

1. **导入数据**：

   data = ...; % 假设data是你要拟合的数据向量

2. **确定分布类型**：
因为我们要拟合对数正态分布，所以确认选择`'lnorm'`作为分布名。

3. **拟合数据**：

   dist = fitdist(data, 'lnorm'); % 使用fitdist进行拟合

4. **获取参数估计**：

   params = estimate(dist, data); % 使用mle方法获取最大似然估计的参数
   mean_log = params(1); % 对数均值
   scale = exp(params(2)); % 对数标准差，标准正态分布的尺度参数对应于对数分布的标准差

5. **可视化或检查拟合**：

   figure;
   histogram(data, 'Normalization', 'probability');
   x = linspace(min(data), max(data), 1000);
   y = pdf(dist, x); % 计算对数正态分布的PDF
   plot(x, y, 'LineWidth', 2);
   hold on;