matlab画累积度分布

你可以使用MATLAB中的`ecdf`函数来绘制累积分布函数。下面是一个简单的示例代码：

% 生成一组数据
data = randn(1000,1);

% 计算累积分布函数
[f,x] = ecdf(data);

% 绘制累积分布函数
plot(x,f);
title('累积分布函数');
xlabel('变量值');
ylabel('累积分布函数值');

在这个示例中，我们首先生成了一个包含1000个随机数的数据集，然后使用`ecdf`函数计算了该数据集的累积分布函数。最后，我们使用`plot`函数将累积分布函数绘制出来。您可以根据需要更改数据集和图形标题、轴标签等。

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复杂网络 累积度分布 matlab

复杂网络累积度分布是指网络中度数小于等于某个值的节点数占总节点数的比例。在 MATLAB 中，可以通过以下步骤绘制复杂网络的累积度分布：

1. 对网络进行度数统计，得到度数分布；

2. 计算累积度分布，即对度数分布进行累加；

3. 绘制累积度分布曲线，横轴为度数，纵轴为累积度分布。

下面是一段 MATLAB 代码，用于计算和绘制复杂网络的累积度分布：

% 读取网络数据
A = load('network.txt');

% 计算度数分布
deg = sum(A);
deg_dist = hist(deg, 1:max(deg));

% 计算累积度分布
cum_dist = cumsum(deg_dist) / sum(deg_dist);

% 绘制累积度分布曲线
plot(1:max(deg), cum_dist);
xlabel('Degree');
ylabel('Cumulative distribution');

其中，`network.txt` 是存储网络数据的文件，每一行表示一条边，用两个节点的编号表示。`sum(A)` 表示计算每个节点的度数，`hist(deg, 1:max(deg))` 统计度数分布，`cumsum(deg_dist)` 计算累积度分布。最后使用 `plot` 函数绘制累积度分布曲线。

weibull分布可靠度曲线,matlab

Weibull分布是一种常用的可靠度分析方法，可用于预测产品或系统的失效概率和寿命分布。可靠度曲线是描述产品或系统在不同时间下可靠性的图形展示。

在MATLAB中，我们可以通过以下步骤绘制Weibull分布的可靠度曲线：

1. 首先，我们需要导入Weibull分布的参数，包括形状参数和尺度参数。形状参数决定了可靠度曲线的形状，而尺度参数决定了曲线的位置。

2. 接下来，我们可以使用MATLAB中的weibullcdf函数计算不同时间点下的累积分布函数（CDF）值。CDF表示了在某一时间点之前产品或系统失效的累积概率。

3. 然后，我们可以使用1减去CDF的值，得到失效概率。失效概率表示了在某一时间点之前产品或系统失效的概率。

4. 最后，我们可以使用MATLAB中的plot函数将时间点（X轴）与失效概率（Y轴）连接起来，绘制可靠度曲线。

通过以上步骤，我们就可以在MATLAB中绘制出Weibull分布的可靠度曲线，对产品或系统的可靠性进行分析和预测。