MATLAB经验累积分布图绘制与SAPUI5(Fiori)开发工具解析

"本文主要介绍了MATLAB中的经验累加分布函数图(cdfplot)的使用，它是用于分析数据分布的一种图形工具。cdfplot函数可以帮助我们理解数据样本的分布特性，并可以与理论分布进行比较。此外，文章提到了相关统计检验函数如kstest, kstest2和lillietest，它们基于经验累积分布函数进行统计检验。文章还提供了代码示例，展示如何生成正态分布样本的经验累积分布函数图。" 在MATLAB中，经验累加分布函数图(cdfplot)是一种强大的数据分析工具，它可视化了一个数据集的经验累积分布。这个函数的基本调用格式是`cdfplot(X)`，其中`X`是一个数据向量。经验累积分布函数定义为数据集中小于或等于特定值`x`的比例。这种图表对于评估数据是否符合某种理论分布非常有用，因为它直观地展示了数据的分布形状。 例如，当生成一个正态分布的随机样本，如`x = normrnd(0,1,50,1)`，使用`cdfplot(x)`可以创建对应的经验累积分布函数图。通过这样的图，我们可以直观地看出数据是否接近正态分布，或者是否表现出其他类型的分布特征。 除了简单的绘图，`cdfplot`函数还可以返回曲线句柄`H`，以便进一步自定义图形。另外，通过`[h, stats] = cdfplot(X)`，我们可以获取一个结构体`stats`，其中包含了数据的统计信息，如最小值、最大值、样本均值、中位数和标准差。这些统计量提供了关于数据集的详细描述，有助于理解数据的中心趋势和变异性。 MATLAB作为一款强大的科学计算软件，其优势在于持续的创新和广泛的应用支持。它不仅提供了丰富的内置函数和工具箱，覆盖了各种数学问题，还允许用户根据需求定制工具箱和开发独立应用程序。对于性能优化，MATLAB提供了解释器优化、代码分析工具（如Profiler）以及与其他编程环境（如VB、VC）的接口。这使得用户不仅可以利用MATLAB解决问题，还能深入开发和扩展其功能。 本书的三册分别关注MATLAB的基础、工具箱应用和接口开发，旨在帮助用户从入门到精通，逐步掌握MATLAB的计算、绘图、编程和高级应用技巧。通过学习和实践，用户可以更好地利用MATLAB解决实际问题，甚至开发出自己的算法和应用。