matlab 对数正态分布概率图

Matlab对数正态分布概率图的绘制可以使用lognormal函数。该函数具有三个参数：mu表示对数正态分布的均值，sigma表示对数正态分布的标准差，numbins表示分割的直方图的箱子数。函数可使用以下命令绘制：

x = lognrnd(mu,sigma,1,10000);

histogram(x,numbins,'Normalization','pdf');

hold on;

y = logspace(min(x),max(x));

plot(y,lognpdf(y,mu,sigma));

xlabel('随机变量 X');

ylabel('概率密度函数 f(x)');

title('对数正态分布概率图');

grid on;

legend('样本分布','理论密度函数');

其中，在生成随机数据时，使用了lognrnd函数，并将其作为输入用于绘制分割的直方图。然后，使用logspace函数生成一系列x轴数据，并使用lognpdf函数(对应lognormal分布的概率密度函数)对这些数据进行处理，然后与原始数据一起绘制。最后，使用xlabel、ylabel、title和legend等函数设定横纵坐标标签、图标题和图例等附加信息。

相关问题

matlab对数正态分布拟合

在 MATLAB 中，可以使用 "fitdist" 函数来拟合各种概率分布，包括对数正态分布。下面是一个简单的例子，演示如何拟合对数正态分布：

% 生成一组对数正态分布样本数据
mu = 1;  % 均值
sigma = 0.5;  % 标准差
x = lognrnd(mu, sigma, 1000, 1);  % 生成 1000 个样本

% 拟合对数正态分布
pd = fitdist(x, 'Lognormal');

% 绘制拟合结果和原始数据的直方图
x_values = 0:0.1:6;
y = pdf(pd, x_values);
histogram(x, 'Normalization', 'pdf');
hold on;
plot(x_values, y, 'LineWidth', 2);
legend('原始数据', '拟合结果');

在上面的代码中，"lognrnd" 函数用于生成一组对数正态分布的样本数据。然后使用 "fitdist" 函数拟合这些数据，并使用 "pdf" 函数计算对数正态分布的概率密度函数。最后，使用 "histogram" 函数绘制原始数据的直方图，并使用 "plot" 函数绘制拟合结果的概率密度函数。

对数正态分布matlab代码

对数正态分布是一种重要的概率分布模型，其经常应用于金融、医学研究等领域。在Matlab中，对数正态分布的概率密度函数可以通过lognpdf函数实现。该函数的基本语法格式为：

y = lognpdf(x,mu,sigma)

其中，x表示自变量，mu表示对数正态分布的均值，sigma表示对数正态分布的标准差。函数返回对数正态分布在自变量x处的概率密度值。

需要注意的是，如果要绘制对数正态分布的图像，可以使用lognplot函数。其基本语法格式为：

lognplot(mu,sigma)

该函数会在当前Figure中绘制对数正态分布的概率密度图和累积分布图。

以下是一个示例代码，演示如何生成对数正态分布，并在图像上绘制概率密度和累积分布曲线：

%生成自变量
x = linspace(0,10,1000);

%设定均值和标准差
mu = 2;
sigma = 1.5;

%计算概率密度
y_pdf = lognpdf(x,mu,sigma);

%计算累积分布
y_cdf = logncdf(x,mu,sigma);

%绘图
subplot(1,2,1);
plot(x,y_pdf,'LineWidth',2);
xlabel('x');
ylabel('Probability Density');
title('Lognormal PDF');

subplot(1,2,2);
plot(x,y_cdf,'LineWidth',2);
xlabel('x');
ylabel('Cumulative Probability');
title('Lognormal CDF');

在上述代码中，使用linspace函数生成了自变量x，然后使用lognpdf和logncdf分别计算了对数正态分布的概率密度和累积分布。最后，使用subplot函数将两张图像绘制在同一个Figure上。