matlab正态分布直方图

您可以使用MATLAB中的`histogram`函数来绘制正态分布的直方图。为了生成正态分布的随机样本，您可以使用`normrnd`函数。以下是一个示例代码:

% 生成正态分布的随机样本
mu = 0; % 均值
sigma = 1; % 标准差
sampleSize = 1000; % 样本数量
samples = normrnd(mu, sigma, sampleSize, 1);

% 绘制直方图
histogram(samples);

这段代码将生成一个包含1000个样本的正态分布，并绘制该分布的直方图。

相关问题

matlab中标准正态分布直方图

在MATLAB中，要创建一个标准正态分布的直方图，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，你需要生成一组随机数，这组数据将模拟标准正态分布。在MATLAB中，可以使用`randn`函数来生成标准正态分布的随机数值。例如：

   mu = 0; % 标准正态分布均值，为0
   sigma = 1; % 标准差，为1（对于标准正态分布）
   data = mu + sigma * randn(1, 1000); % 生成1000个样本点

2. 然后，你可以使用`histogram`函数绘制直方图。这个函数会自动计算各个区间的数据频率。例如：

   histogram(data)

这将会显示一个标准正态分布的直方图。

3. 如果你想自定义直方图的细节，比如区间数、颜色等，可以在`histogram`函数中添加更多参数，如：

   [counts, edges] = histogram(data, 50); % 设置50个等间距的区间
   bar(edges(1:end-1), counts) % 绘制直方图
   xlabel('Z分数')
   ylabel('频数')
   title('标准正态分布直方图')

创建一个MATLAB程序，模拟均匀分布函数服从中心极限定理，要绘制原始均匀分布图像和模拟的正态分布直方图。

你可以使用以下 MATLAB 代码来模拟均匀分布函数服从中心极限定理：

% 设置模拟参数
N = 100000; % 模拟的样本数量
M = 100; % 模拟的次数

% 均匀分布变量
a = 0; % 均匀分布的最小值
b = 1; % 均匀分布的最大值
x = a + (b-a)*rand(M,N); % 生成M*N个均匀分布样本

% 计算平均值
mu = mean(x); % 计算每组样本的平均值

% 绘制均匀分布图像
figure;
subplot(2,1,1);
histogram(x,'Normalization','pdf');
title('均匀分布直方图');
ylabel('概率密度');

% 绘制正态分布直方图
subplot(2,1,2);
histogram(mu,'Normalization','pdf');
title('正态分布直方图');
ylabel('概率密度');

要绘制原始均匀分布图像和模拟的正态分布直方图，你可以使用该代码中的 subplot 函数来绘制两个子图。第一个子图绘制均匀分布直方图，第二个子图绘制正态分布直方图。