用matlab画出F分布,卡方分布,t分布,非中心F分布,非中心卡方分布,非中心t分布,Weibpdf分布的密度函数和分布函数图像
时间: 2024-10-20 16:04:22 浏览: 31
Python概率分布大全(含可视化)
在MATLAB中,画出这些概率分布的密度函数(PDF)和分布函数(CDF)需要利用内置的统计函数。下面是画出这些分布的基本步骤:
1. 导入所需的库:
```matlab
import matlab.stats.*
```
2. 定义变量范围和创建数据:
```matlab
x = linspace(min(mvninv([0; 0], [1; 1], [9, 0.5; 0.5, 9])), max(mvninv([0; 0], [1; 1], [9, 0.5; 0.5, 9])), 400); % F, 卡方, t分布
x_fdist = linspace(1, 10, 400); % F 分布
x_chisq = linspace(0, 10, 400); % 卡方分布
x_tdist = linspace(-5, 5, 400); % t分布
```
3. 函数定义:
- **F分布**(`fdist`和`cdf`):
```matlab
[~, pdf_f] = fdist(x_fdist, df1, df2); % df1和df2是自由度参数
[~, cdf_f] = cdf(x_fdist, df1, df2);
```
- **卡方分布**(`chisqpdf`和`chisqcdf`):
```matlab
[~, pdf_chisq] = chisqpdf(x_chisq, df); % df是自由度参数
[~, cdf_chisq] = chisqcdf(x_chisq, df);
```
- **t分布**(`tpdf`和`t`):
```matlab
[~, pdf_t] = tpdf(x_tdist, df); % df是自由度参数
[~, cdf_t] = tcdf(x_tdist, df);
```
- **非中心分布**通常通过转换已有分布获得,如非中心F分布、非中心卡方分布和非中心t分布。它们的PDF/CDF需要额外计算,可能涉及到复杂的数学公式。
- **Weibull分布**(`weibullpdf`和`weibullcdf`):
```matlab
[~, pdf_weibull] = weibullpdf(x, shape, scale); % shape和scale是形状和尺度参数
[~, cdf_weibull] = weibullcdf(x, shape, scale);
```
4. 绘制所有分布:
```matlab
figure;
hold on;
plot(x, pdf_f, 'g', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', 'F distribution (FDIST)');
plot(x_chisq, pdf_chisq, 'm', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', 'Chi-squared distribution (CHISQPDF)');
plot(x_tdist, pdf_t, 'c', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', 'T-distribution (TPDF)');
plot(x, pdf_weibull, 'r', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', 'Weibull distribution (WEIBULLPDF)');
plot(x_fdist, cdf_f, 'g--', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', 'F distribution (CDF)');
plot(x_chisq, cdf_chisq, 'm--', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', 'Chi-squared distribution (CDF)');
plot(x_tdist, cdf_t, 'c--', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', 'T-distribution (CDF)');
plot(x, cdf_weibull, 'r--', 'LineWidth', 2, 'DisplayName', 'Weibull distribution (CDF)');
legend('show');
```
5. 标题和保存图表:
```matlab
xlabel('Value');
ylabel('Density/Frequency');
title('Density and Distribution Functions for Various Distributions');
saveas(gcf, 'distributions_pdf_cdf.png');
```
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