matlab拟合正态分布

在MATLAB中，拟合正态分布通常用于数据分析，通过统计方法确定数据是否接近正态分布，或者找到最能描述数据集的正态分布模型。你可以使用`fitdist`函数来进行这个过程。以下是基本步骤：

1. **加载数据**：首先，你需要导入包含数据的变量。例如，假设你有一个向量`data`。

data = [your_data_values];

2. **拟合正态分布**：然后，使用`fitdist`函数来拟合正态分布，它接受数据和分布名称（如'norm'表示正态分布）作为输入。

dist = fitdist(data, 'norm');

3. **查看结果**：`dist`变量将包含拟合参数，如均值（`mu`）、标准差（`sigma`）以及可能的其他统计信息。你可以使用`disp`或`summary`函数查看这些信息。

disp(dist)

summary(dist)

4. **绘制概率密度函数(PDF)**：可以使用`pdf`函数绘制数据的概率密度图，以可视化正态分布的拟合效果。

x = linspace(min(data), max(data), 1000);
y = pdf(dist, x);
plot(x, y);
xlabel('Data Values');
ylabel('Probability Density');
title('Normal Distribution Fit');

5. **评估拟合**：最后，可以使用统计测试（如卡方检验chi-square test）来检查拟合的好坏程度。

[h, p, c] = goodnessOfFit(data, dist);