matlab绘制概率密度函数

要在 MATLAB 中绘制概率密度函数，可以按照以下步骤进行：

1. 定义概率密度函数的变量和取值范围：

x = -5:0.1:5;  % 取值范围
mu = 0;         % 均值
sigma = 1;      % 标准差
pdf = normpdf(x, mu, sigma); % 正态分布的概率密度函数

2. 绘制概率密度函数：

plot(x, pdf);

3. 添加坐标轴标签和图例：

xlabel('x');
ylabel('Probability Density');
legend('PDF');

完整代码如下：

x = -5:0.1:5;  % 取值范围
mu = 0;         % 均值
sigma = 1;      % 标准差
pdf = normpdf(x, mu, sigma); % 正态分布的概率密度函数
plot(x, pdf);
xlabel('x');
ylabel('Probability Density');
legend('PDF');

执行上述代码，就可以在 MATLAB 中绘制出正态分布的概率密度函数。

相关问题

matlab绘制概率密度曲线

好的，这个问题我可以回答。在Matlab中，可以使用normpdf函数来绘制概率密度曲线。例如，如果要绘制均值为mu，标准差为sigma的正态分布的概率密度曲线，可以使用以下代码：

x = -4*sigma:0.1:4*sigma;
y = normpdf(x, mu, sigma);
plot(x,y)

其中，x的范围可以根据需要调整，0.1是步长，也可以根据需要进行修改。normpdf函数会返回对应x值的概率密度值，然后使用plot函数将结果绘制出来。

matlab估计概率密度函数

在Matlab中，可以使用ksdensity函数来估计概率密度函数。该函数可以根据给定的数据来估计概率密度分布。示例代码如下：

x = randn(1,100000);
[y,xi = ksdensity(x);
plot(xi,y, 'bo') % 验证

yn=normpdf(xi,0,1); % 标准正态分布的概率密度函数
plot(xi,yn,'b')

上述代码示例中，使用randn函数生成了一组符合正态分布的随机数据x。然后使用ksdensity函数估计了该数据的概率密度函数，并用plot函数将结果可视化。同时，为了验证估计结果的准确性，还绘制了标准正态分布的概率密度函数。通过比较两个图形可以验证估计结果的准确性。

除了正态分布，你还可以使用ksdensity函数来估计其他分布，比如瑞利分布和莱斯分布。示例代码如下：

% 瑞利分布
x = abs(randn(1,10000) + 1i*randn(1,10000));
[y,xi = ksdensity(x);
plot(xi,y, 'bo') % 验证

b = 1;
yn = zeros(size(xi));
k=find(b > 0 & xi >= 0);
if any(k),
    xk = xi(k);
    % 瑞利分布的概率密度函数
    yp(k) = (xk ./ b^2) .* exp(-xk.^2 ./ (2*b^2));
end
plot(xi,yp,'b')

% 莱斯分布
N = 100000;
K = 0.5;
const=1/(2*(K + 1));
x1=randn(1,N);
x2=randn(1,N);
x=sqrt(const*((x1 + sqrt(2*K)).^2 + x2.^2));
[y,xi = ksdensity(x);
plot(xi,y, 'bo') % 验证

sig = 1;
v = 1;
yn = zeros(size(xi));
k=find(b > 0 & xi >= 0);
if any(k),
    xk = xi(k);
    % Rician分布的概率密度函数
    yp(k) = (xk ./ sig^2) .* exp((-xk.^2 + v.^2) ./ (2*sig^2)) .* besselj(0, (xk .*v ./ sig^2));
end
plot(xi,yp,'b')

以上代码示例中，分别演示了瑞利分布和莱斯分布的概率密度函数的估计。通过使用ksdensity函数，可以根据给定的数据来估计不同分布的概率密度函数，并将结果可视化以进行验证。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [MATLAB概率密度函数估计](https://blog.csdn.net/crcr/article/details/60349570)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [matlab中 概率密度估计ksdensity，k-s检验kstest和kstest2（单/双样本检验数据是否符合某种分布）](https://blog.csdn.net/qq_23100417/article/details/119392520)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]