matlab在图中显示偏度与峰度

要在 MATLAB 中显示偏度和峰度，可以使用以下步骤：

1. 计算数据的偏度和峰度。可以使用 `skewness` 函数计算偏度，使用 `kurtosis` 函数计算峰度。例如，假设数据存储在名为 `data` 的向量中，可以使用以下代码计算偏度和峰度：

   skew = skewness(data);
   kurt = kurtosis(data);

2. 创建一个图形窗口并绘制数据。可以使用 `histogram` 函数绘制直方图并将偏度和峰度的值添加到图形上。例如，可以使用以下代码创建一个直方图并将偏度和峰度的值添加到图形的标题中：

   figure;
   histogram(data);
   title(sprintf('Skewness = %.2f, Kurtosis = %.2f', skew, kurt));

这将创建一个包含数据直方图的图形，并在标题中显示偏度和峰度的值。

相关问题

matlab中什么图形可以直观显示偏度与峰度

在Matlab中，可以使用直方图来直观显示偏度和峰度。

具体来说，使用Matlab中的histogram函数绘制数据的直方图，然后使用skewness和kurtosis函数计算数据的偏度和峰度。

例如，下面的代码演示了如何绘制一组随机数据的直方图，并在图表标题中显示其偏度和峰度值：

% 生成随机数据
data = randn(1000, 1);

% 绘制直方图
histogram(data);

% 计算偏度和峰度
skew = skewness(data);
kurt = kurtosis(data);

% 在图表标题中显示偏度和峰度
title(['Skewness = ' num2str(skew) ', Kurtosis = ' num2str(kurt)]);

执行此代码将生成一个直方图，并在其标题中显示偏度和峰度值。

matlab中的偏度与峰度在图中的显示

在MATLAB中，可以使用skewness函数和kurtosis函数来计算数据集的偏度和峰度。偏度反映数据分布的偏斜程度，峰度反映数据分布的峰态程度。

要在图中显示偏度和峰度，可以使用MATLAB中的histogram函数绘制直方图。直方图显示了数据集中每个值的频率分布。在直方图上，可以通过添加文本标签来显示偏度和峰度值。

例如，下面的代码演示了如何计算数据集的偏度和峰度，并将其显示在直方图上：

% 生成随机数据
data = randn(1000,1);

% 计算偏度和峰度
skew = skewness(data);
kurt = kurtosis(data);

% 绘制直方图
histogram(data);

% 添加偏度和峰度标签
text(2, 100, sprintf('skewness = %.2f', skew));
text(2, 90, sprintf('kurtosis = %.2f', kurt));

在这个例子中，我们生成了一个包含1000个随机数的数据集，并使用skewness函数和kurtosis函数计算了其偏度和峰度。然后，我们使用histogram函数绘制了直方图，并使用text函数添加了偏度和峰度标签。最终的图像应该如下所示：


可以看到，偏度和峰度值显示在直方图的右上角。