MATLAB绘制二维概率密度和条件概率密度曲线
时间: 2024-05-30 11:13:10 浏览: 18
好的,以下是MATLAB绘制二维概率密度和条件概率密度曲线的步骤:
1. 定义两个输入变量x和y,以及概率密度函数f(x,y)。
2. 使用meshgrid函数创建一个网格,以便在散点图上绘制x和y的值。
3. 调用surf函数绘制二维概率密度曲面,使用colormap函数进行渐变色处理,使曲面更加具有立体感。
4. 使用contour函数绘制等高线图,以更清晰地表示概率密度分布。
5. 使用imagesc函数绘制条件概率密度图,需要指定一个固定值的输入变量,例如x=0,并将另一个输入变量y作为横轴,将条件概率密度作为纵轴。
希望以上步骤能对你有所帮助。
相关问题
代码:MATLAB绘制二维概率密度和条件概率密度曲线
好的,您需要用MATLAB绘制二维概率密度和条件概率密度曲线,是吗?
对于绘制二维概率密度曲线,您可以使用MATLAB中的函数meshgrid和surf。以下是一个示例代码:
```matlab
% 定义二维正态分布的均值和协方差矩阵
mu = [0 0];
sigma = [1 0.5; 0.5 1];
% 生成x和y的网格矩阵
x = linspace(-3,3,100);
y = linspace(-3,3,100);
[X,Y] = meshgrid(x,y);
% 根据正态分布公式计算二维概率密度
Z = mvnpdf([X(:) Y(:)],mu,sigma);
Z = reshape(Z,size(X));
% 绘制二维概率密度曲面
surf(X,Y,Z);
xlabel('x');
ylabel('y');
zlabel('Probability density');
```
对于绘制条件概率密度曲线,您需要先根据给定的条件求出相应的边缘分布,然后再计算条件分布。以下是示例代码:
```matlab
% 定义二维正态分布的均值和协方差矩阵
mu = [0 0];
sigma = [1 0.5; 0.5 1];
% 生成x和y的网格矩阵
x = linspace(-3,3,100);
y = linspace(-3,3,100);
[X,Y] = meshgrid(x,y);
% 计算边缘分布
marginal_mu = mu(1) + sigma(1,2)/sigma(2,2)*(Y - mu(2));
marginal_sigma = sigma(1,1) - sigma(1,2)*sigma(2,1)/sigma(2,2);
marginal_pdf = normpdf(X,marginal_mu,sqrt(marginal_sigma));
% 计算条件分布
cond_pdf = mvnpdf([X(:) Y(:)],mu,sigma);
cond_pdf = reshape(cond_pdf,size(X));
for i = 1:length(y)
cond_pdf(:,i) = cond_pdf(:,i)/sum(cond_pdf(:,i));
end
% 绘制条件概率密度曲线
figure;
plot(x,marginal_pdf);
xlabel('x');
ylabel('Probability density');
title('Marginal distribution');
figure;
plot(x,cond_pdf(:,50));
xlabel('x');
ylabel('Conditional probability density');
title('Conditional distribution given y=0');
```
希望这些代码对您有所帮助!
如何用matlab绘制二维正态概率密度和条件概率密度曲线
要绘制二维正态概率密度和条件概率密度曲线,可以使用MATLAB中的normpdf和mvnpdf函数。这里提供一个简单的示例代码:
```matlab
% 生成二维正态分布随机数
mu = [0 0]; % 均值
sigma = [1 0.5; 0.5 2]; % 方差协方差矩阵
rng(1); % 设置随机数种子
r = mvnrnd(mu, sigma, 1000); % 生成1000个样本
% 绘制二维正态概率密度曲线
x = linspace(-3, 3, 100);
y = linspace(-3, 3, 100);
[X,Y] = meshgrid(x,y);
Z = mvnpdf([X(:) Y(:)], mu, sigma);
Z = reshape(Z,length(y),length(x));
figure;
surf(X,Y,Z);
% 绘制条件概率密度曲线
y1 = -2;
x1 = linspace(-3, 3, 100);
Z1 = normpdf(x1, mu(1) + sigma(1,2)/sigma(2,2)*(y1-mu(2)), sqrt(sigma(1,1)-sigma(1,2)/sigma(2,2)*sigma(2,1)));
figure;
plot(x1, Z1);
```
在这个示例代码中,首先使用mvnrnd函数生成了1000个符合二维正态分布的随机数。然后使用meshgrid函数生成x和y的网格矩阵,计算二维正态概率密度函数的值,并使用surf函数绘制出概率密度曲面。接着,定义了一个条件概率密度的函数,并使用normpdf函数计算出在给定y1的条件下的概率密度函数的值,并使用plot函数绘制出曲线。
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