xdata=[0.63 1.25 2.5 5 10]; ydata=[0.43 0.77 0.92 0.99 1];两组数据用matlab拟合累积对数正态分布曲线
时间: 2024-03-25 08:38:03 浏览: 15
您可以使用 Matlab 中的 `fitdist` 函数来拟合累积对数正态分布曲线,如下所示:
```matlab
% 导入数据
xdata = [0.63 1.25 2.5 5 10];
ydata = [0.43 0.77 0.92 0.99 1];
% 将数据转换为对数形式
xdata = log(xdata);
ydata = log(1-ydata);
% 拟合累积对数正态分布曲线
pd = fitdist(xdata', 'Lognormal');
% 绘制拟合曲线
x = linspace(min(xdata), max(xdata), 100);
y = 1-exp(-cdf(pd, x));
plot(exp(x), 1-exp(ydata), 'o', exp(x), y, '-')
xlabel('x')
ylabel('Cumulative probability')
legend('Data', 'Fitted distribution')
```
在上述代码中,我们将 `xdata` 和 `ydata` 转换为对数形式,然后使用 `fitdist` 函数拟合累积对数正态分布曲线。最后,我们绘制了拟合曲线,并将数据和拟合曲线一起显示在图表中。
相关问题
xdata=[0.63 1.25 2.5 5 10]; ydata=[0.43 0.77 0.92 0.99 1];
这是一组数据,包含了五个点的横纵坐标数据,可以用 MATLAB 进行拟合。
如果我们假设这些数据符合指数函数的形式,即 $y=a\cdot e^{bx}$,则可以通过 MATLAB 的`fit`函数进行拟合。具体步骤如下:
1. 准备数据,将横纵坐标数据存储在向量 `xdata` 和 `ydata` 中。
2. 构造指数函数模型,代码如下:
```
model = fittype('a * exp(b*x)');
```
其中,`fittype` 函数用于构造拟合模型,`'a * exp(b*x)'` 表示指数函数模型。
3. 进行拟合,代码如下:
```
fitresult = fit(xdata', ydata', model);
```
其中,`fit` 函数用于进行拟合,`xdata'` 表示将横坐标数据转换为列向量。
4. 输出拟合结果,代码如下:
```
coeff = coeffvalues(fitresult);
a = coeff(1);
b = coeff(2);
fprintf('a = %f, b = %f\n', a, b);
```
其中,`coeffvalues` 函数用于获取拟合系数,`a` 和 `b` 分别表示指数函数中的系数。
5. 绘制拟合曲线,代码如下:
```
x = 0:0.1:10;
y = a * exp(b * x);
plot(x, y);
hold on;
scatter(xdata, ydata);
```
其中,`x` 表示拟合曲线的横坐标,`y` 表示拟合曲线的纵坐标,`scatter` 函数用于绘制原始数据点。
完整的代码示例如下:
```
xdata = [0.63 1.25 2.5 5 10];
ydata = [0.43 0.77 0.92 0.99 1];
model = fittype('a * exp(b*x)');
fitresult = fit(xdata', ydata', model);
coeff = coeffvalues(fitresult);
a = coeff(1);
b = coeff(2);
fprintf('a = %f, b = %f\n', a, b);
x = 0:0.1:10;
y = a * exp(b * x);
plot(x, y);
hold on;
scatter(xdata, ydata);
```
运行代码后,可以得到拟合结果,并绘制出拟合曲线和原始数据点。
用matlab拟合累积对数正态分布曲线
下面是用 MATLAB 拟合累积对数正态分布曲线的步骤:
1. 准备数据,将需要拟合的数据存储在向量 `xdata` 中。
2. 对数据取对数,代码如下:
```
ydata = log(xdata);
```
3. 构造累积对数正态分布模型,代码如下:
```
model = fittype('0.5 + 0.5 * erf((log(x)-mu)/(sigma*sqrt(2)))', 'independent', 'x', 'dependent', 'y');
```
其中,`erf` 函数是误差函数,用于计算累积分布函数。`'0.5 + 0.5 * erf((log(x)-mu)/(sigma*sqrt(2)))'` 表示累积对数正态分布模型。
4. 进行拟合,代码如下:
```
fitresult = fit(xdata', ydata', model);
```
5. 输出拟合结果,代码如下:
```
coeff = coeffvalues(fitresult);
mu = coeff(1);
sigma = coeff(2);
fprintf('mu = %f, sigma = %f\n', mu, sigma);
```
6. 绘制拟合结果,代码如下:
```
x = linspace(min(xdata), max(xdata), 100);
y = 0.5 + 0.5 * erf((log(x)-mu)/(sigma*sqrt(2)));
plot(x, y);
hold on;
scatter(xdata, ydata);
```
其中,`linspace` 函数用于生成 x 坐标轴上的点,`y` 表示累积对数正态分布曲线的纵坐标,`scatter` 函数用于绘制原始数据点。
完整的代码示例如下:
```
xdata = [0.01 0.1 1 10 100];
ydata = log(xdata);
model = fittype('0.5 + 0.5 * erf((log(x)-mu)/(sigma*sqrt(2)))', 'independent', 'x', 'dependent', 'y');
fitresult = fit(xdata', ydata', model);
coeff = coeffvalues(fitresult);
mu = coeff(1);
sigma = coeff(2);
fprintf('mu = %f, sigma = %f\n', mu, sigma);
x = linspace(min(xdata), max(xdata), 100);
y = 0.5 + 0.5 * erf((log(x)-mu)/(sigma*sqrt(2)));
plot(x, y);
hold on;
scatter(xdata, ydata);
```
运行代码后,可以得到拟合结果,并绘制出拟合曲线和原始数据点。