matlab的图中如何标注峰度与偏度

在Matlab中，可以使用以下步骤标注峰度和偏度：

1. 首先，使用相关函数计算数据集的峰度和偏度。例如，可以使用“kurtosis”函数计算峰度，使用“skewness”函数计算偏度。假设你的数据存储在向量x中，则可以使用以下代码计算峰度和偏度：

k = kurtosis(x); % 计算峰度
s = skewness(x); % 计算偏度

2. 然后，在图形上标注峰度和偏度。可以使用“text”函数在图形上添加文本。例如，可以使用以下代码在图形上标注峰度和偏度：

text(x_max, y_max, sprintf('峰度 = %.2f', k)); % 标注峰度
text(x_max, y_max-0.1, sprintf('偏度 = %.2f', s)); % 标注偏度

其中，x_max和y_max是数据集中的最大值的位置。你可以使用“max”函数找到这些值。例如，可以使用以下代码找到最大值的位置：

[x_max, idx] = max(x);
y_max = y(idx);

最后，将这些代码放入绘制图形的代码中即可。

相关问题

matlab中什么曲线可以体现峰度与偏度

在Matlab中，可以使用直方图（histogram）来体现数据分布的峰度和偏度。具体来说，可以使用Matlab中的“skewness”和“kurtosis”函数来计算数据的偏度和峰度。然后，可以使用直方图将数据分布可视化，观察数据的峰度和偏度特征。

例如，下面的代码演示了如何生成一组正态分布随机数，并使用直方图和skewness、kurtosis函数来观察数据的偏度和峰度特征：

% 生成一组正态分布随机数
data = randn(1000,1);

% 绘制直方图
histogram(data);

% 计算偏度和峰度
skew = skewness(data);
kurt = kurtosis(data);

% 输出偏度和峰度
fprintf('Skewness: %.2f\n', skew);
fprintf('Kurtosis: %.2f\n', kurt);

在上述代码中，“data”是一组1000个随机数的正态分布。使用“histogram”函数可以绘制这些数据的直方图。然后，使用“skewness”和“kurtosis”函数可以计算数据的偏度和峰度，并使用“fprintf”函数输出结果。

matlab 生成给定峰度和偏度的非高斯

在MATLAB中生成给定峰度和偏度的非高斯分布可以通过使用一些特定的分布函数来实现。例如，可以使用MATLAB中的“makedist”函数来创建一个非高斯分布对象，然后通过设置对象的峰度和偏度参数来生成符合要求的分布。

具体步骤可以如下：
1. 使用“makedist”函数创建一个指定分布类型的分布对象，比如我们可以选择使用指数分布、β分布、伽马分布等。
2. 设置所创建的分布对象的峰度和偏度参数，可以根据需要调整这些参数的值来生成具有不同峰度和偏度的非高斯分布。
3. 最后，可以使用该分布对象的“random”方法来生成符合要求的随机样本数据，或者使用“pdf”和“histfit”方法来绘制该分布的概率密度函数图和直方图。

通过以上步骤，就可以在MATLAB中生成给定峰度和偏度的非高斯分布。需要注意的是，根据所选择的分布类型和调整的参数值，生成的非高斯分布可能具有不同的形状和特征，可以根据具体需求和应用场景来选择合适的分布类型和参数设置。