matlab中fitdist函数用法

在MATLAB中，`fitdist`函数是统计工具箱的一部分，主要用于拟合概率分布模型给定的一组数据。其基本语法如下：

dist = fitdist(data, 'DistributionName')

其中，
- `data`: 你要拟合的数据向量或数组。
- `'DistributionName'`: 要拟合的概率分布类型名称，如 `'norm'` (正态分布)、`'exp'` (指数分布)、`'gamma'` (伽马分布)等。对于更复杂的分布，如`'lnorm'` (对数正态分布) 或 `'weibull'` (威布尔分布)，也需要提供相应的名称。

下面是一些详细示例：

1. 正态分布：

data = randn(1000, 1); % 生成随机正态数据
dist = fitdist(data, 'norm');

2. 对数正态分布（需注意`fitdist`默认不支持对数分布，需先转换数据再拟合）：

data_log = log(data); % 如果数据非正则，可能需要转换
dist = fitdist(data_log, 'lnorm');

3. 输出拟合结果：
`[dist, stats] = fitdist(data, 'DistributionName')` 还会返回一个结构体`stats`，包含了拟合结果的相关统计信息，如参数估计、残差平方和等。

4. 拟合可视化：

x = linspace(min(data), max(data), 1000);
y = pdf(dist, x); % 概率密度函数
plot(x, y, 'r', 'LineWidth', 2);