已知x=[0.63 1.25 2.5 5 10]; y=[0.43 0.77 0.92 0.99 1];用matlab拟合对数累积正态分布函数曲线

可以使用Matlab中的cftool工具箱进行拟合。具体实现步骤如下：

1.打开Matlab软件，在命令窗口中输入cftool打开工具箱。

2.在弹出的对话框中，选择“从工作区导入数据”选项，选择x和y变量。

3.在“拟合”选项卡中，选择“自定义函数”，并在输入框中输入对数累积正态分布函数公式：

1-exp(-exp((log(x-c1)/c2)^2))

其中c1和c2为拟合参数。

4.在“起始点”选项卡中，设置起始值为c1=0，c2=1。

5.在“拟合”选项卡中，点击“拟合”按钮，等待拟合完成。

6.拟合完成后，在“拟合结果”选项卡中可以查看拟合参数和拟合曲线。

7.在“图形”选项卡中，可以绘制数据点和拟合曲线的图形。

综上，可以使用cftool工具箱在Matlab中拟合对数累积正态分布函数曲线。

相关问题

已知x=[0.63 1.25 2.5 5 10]; y=[0.43 0.77 0.92 0.99 1];用matlab输出对数累积正态分布函数曲线

可以使用Matlab中的normcdf函数，结合log函数和interp1函数来实现对数累积正态分布函数曲线的绘制。具体实现如下：

% 给定数据
x = [0.63 1.25 2.5 5 10];
y = [0.43 0.77 0.92 0.99 1];

% 计算对数值
logx = log(x);
logy = log(-log(1-y));

% 插值得到新的对数值
newlogx = linspace(min(logx), max(logx), 100);
newlogy = interp1(logx, logy, newlogx);

% 绘制曲线
plot(exp(newlogx), 1-exp(-exp(newlogy)))
xlabel('x')
ylabel('Log-normal cumulative distribution function')

运行上述代码，即可得到对数累积正态分布函数曲线的绘制结果。

已知x，y。用matlab拟合对数正态分布曲线

可以使用MATLAB中的`fitdist()`函数来拟合对数正态分布曲线，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，选择对数正态分布模型，设置参数为`'Lognormal'`。其中，x和y分别作为对数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`pdf()`函数来计算概率密度函数值，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'];

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

% 绘制概率密度函数曲线
x_vals = linspace(min(x), max(x), 100);
y_vals = pdf(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对数正态分布曲线。