绘制经验分布函数图的matlab命令为 ‌ A. kurtosis(x) B. hist（data,k） C. cdfplot(data) D. skewness(x)

答案是 C. cdfplot(data)。

经验分布函数（Empirical Distribution Function）是一个描述样本经验分布的函数，是一个累积分布函数的估计。在 Matlab 中，可以使用 cdfplot 函数来绘制经验分布函数。该函数接受一个一维的数据向量作为输入，输出对应的经验分布函数图。

而 kurtosis 和 skewness 分别是计算样本峰度和偏度的函数，hist 函数用于绘制直方图。

相关问题

如何在MATLAB中使用hist函数生成数据集的频数直方图，并计算其平均值、中位数、标准差、偏度和峰度？

在MATLAB中，使用`hist`函数可以轻松生成数据集的频数直方图，同时结合内置函数计算统计描述，如平均值、中位数、标准差、偏度和峰度。首先，我们可以通过`[N, X] = hist(data, k)`函数生成频数表，其中`data`是你的数据集数组，`k`是直方图的区间数，默认值为10。函数返回的`N`是频数数组，`X`是区间中点的数组。为了绘制直方图，使用`hist(data, k)`即可。

参考资源链接：[MATLAB中生成数据频数表与直方图的方法及其统计概念](https://wenku.csdn.net/doc/3zkyp9x5v4?spm=1055.2569.3001.10343)

在生成直方图后，可以使用`mean(data)`计算平均值，`median(data)`计算中位数，`std(data)`计算标准差，`skewness(data)`计算偏度，`kurtosis(data)`计算峰度。这些函数将帮助你了解数据集的中心位置、离散程度和分布形状。

例如，假设你有一组名为`data`的数据集，你可以通过以下步骤来生成直方图并计算统计描述：

    % 生成频数表和直方图
    [N, X] = hist(data);
    figure; % 创建新图形窗口
    bar(X, N); % 绘制直方图
    title('频数直方图');
    xlabel('数据区间');
    ylabel('频数');

    % 计算统计描述
    avg = mean(data);
    med = median(data);
    std_dev = std(data);
    skew = skewness(data);
    kurt = kurtosis(data);
    
    % 显示结果
    disp(['平均值: ', num2str(avg)]);
    disp(['中位数: ', num2str(med)]);
    disp(['标准差: ', num2str(std_dev)]);
    disp(['偏度: ', num2str(skew)]);
    disp(['峰度: ', num2str(kurt)]);

这样你不仅能直观地看到数据的分布情况，还能获得详细的统计分析结果，有助于进一步的数据分析和模型建立。

为了更深入地理解和应用MATLAB中的统计工具，建议参阅《MATLAB中生成数据频数表与直方图的方法及其统计概念》，这份资源提供了详细的指导和实例，帮助你掌握从基本的直方图绘制到复杂统计量计算的整个过程。

参考资源链接：[MATLAB中生成数据频数表与直方图的方法及其统计概念](https://wenku.csdn.net/doc/3zkyp9x5v4?spm=1055.2569.3001.10343)

如何在MATLAB中使用hist函数生成数据集的频数直方图，并计算其平均值、中位数、标准差、偏度和峰度？请提供详细的步骤和代码示例。

要解决这个问题，首先推荐查阅资料《MATLAB中生成数据频数表与直方图的方法及其统计概念》，因为它能够提供详细的步骤和代码示例，帮助你快速掌握在MATLAB中使用hist函数绘制频数直方图和进行基本统计分析的方法。接下来，让我们步入正题。

参考资源链接：[MATLAB中生成数据频数表与直方图的方法及其统计概念](https://wenku.csdn.net/doc/3zkyp9x5v4?spm=1055.2569.3001.10343)

在MATLAB中，`hist`函数不仅可以用来绘制频数直方图，还可以通过结合其他内置函数，计算数据集的平均值、中位数、标准差、偏度和峰度。假设我们已经有了一个数据集`data`，以下是进行这些操作的步骤和代码示例：

第一步：使用`hist`函数绘制频数直方图。

    [n, x] = hist(data, k); % k是划分的区间数，不填则默认为10
    bar(x, n); % 使用bar函数显示直方图

第二步：计算平均值、中位数、标准差。

    meanValue = mean(data); % 计算平均值
    medianValue = median(data); % 计算中位数
    stdDev = std(data); % 计算标准差

第三步：计算偏度和峰度。

    skewnessValue = skewness(data); % 计算偏度
    kurtosisValue = kurtosis(data); % 计算峰度

通过上述代码，我们不仅得到了数据的直方图，还能够了解数据的集中趋势和分散程度。偏度和峰度则进一步帮助我们分析数据的分布形状。这些步骤和代码示例可以作为快速入门的指南，并且通过实际操作加深理解。

在你掌握了这些基础知识之后，建议深入阅读《MATLAB中生成数据频数表与直方图的方法及其统计概念》这一资料。该资料不仅涵盖了当前问题的解决方案，还提供了更为深入的知识和技巧，帮助你在数据统计与分析领域不断深化理解。

参考资源链接：[MATLAB中生成数据频数表与直方图的方法及其统计概念](https://wenku.csdn.net/doc/3zkyp9x5v4?spm=1055.2569.3001.10343)