直方图和箱型图那个更能显示并比较各属性的分布

直方图和箱型图都可以用来显示和比较各属性的分布，但是它们各有特点。直方图可以非常清晰地显示数据的分布情况，包括数据的中心趋势、离散程度、偏斜程度等，适合展示数据的整体分布情况。而箱型图则更适合比较多个不同属性之间的分布情况，可以有效地显示每个属性的中位数、四分位数、异常值等信息，同时可以排除数据中的极端值以便更好地展示数据的分布情况。因此，应该根据具体情况选择使用直方图或箱型图来展示和比较各属性的分布。

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概率分布直方图和频率分布直方图的区别

概率分布直方图和频率分布直方图的区别在于，概率分布直方图显示的是每个区间内的概率密度，而频率分布直方图则显示的是每个区间内的实际观测值的频率。因此，概率分布直方图可以用来描述一个连续随机变量的概率分布，而频率分布直方图主要用于对样本数据进行可视化分析。

matlab频率分布直方图和边际密度函数图

好的，我来回答你的问题。首先，我们需要明确一下频率分布直方图和边际密度函数图的概念。

频率分布直方图是一种用于展示数据分布情况的图表，它将数据分成若干个区间，并用矩形条表示每个区间中数据的频率或数量。一般情况下，我们可以通过统计数据的频数或频率来绘制频率分布直方图。

而边际密度函数图则是一种用于展示数据概率密度分布情况的图表，它通过在一定区间内的概率密度来描述数据分布情况。在Matlab中，我们可以使用“histogram”函数来绘制频率分布直方图，使用“ksdensity”函数来绘制边际密度函数图。

下面是一个简单的示例代码，展示如何在Matlab中绘制频率分布直方图和边际密度函数图：

% 生成随机数据
data = randn(1000,1);

% 绘制频率分布直方图
figure;
histogram(data,'Normalization','probability');
title('Frequency distribution histogram');

% 绘制边际密度函数图
figure;
ksdensity(data);
title('Marginal density function');

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“histogram”函数绘制了它的频率分布直方图。我们使用了“Normalization”参数来将频率转换为概率。另外，我们还使用了“title”函数来为图表添加标题。

接着，我们使用“ksdensity”函数绘制了数据的边际密度函数图。同样地，我们也为图表添加了标题。