dfm1234 发表于 2006-11-15 16:43

对数正态分布的直方图和拟合的概率密度函数图如何才能像histfit那样绘出

请问各位, 对数正态分布的直方图和拟合的概率密度函数图如何才能像histfit那样绘出

修改了histfit.m, 还是很好实现的, 但是现在想画那种不是等区间的, histfit的图形
刚学matlab, 帮忙

[ 本帖最后由 ChaChing 于 2009-8-15 00:10 编辑 ]

happy 发表于 2006-11-17 08:27

能否解释一下“不是等区间的”是什么意思?

[ 本帖最后由 ChaChing 于 2009-8-15 00:13 编辑 ]

ice-huya 发表于 2009-6-24 13:56

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我想知道等区间的怎么实现?谢谢

怎么实现?能给个例程序说明下吗?谢谢!!!

[ 本帖最后由 ChaChing 于 2009-6-24 14:04 编辑 ]

ainannan 发表于 2009-8-1 15:46

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对数正态分布的直方图和拟合的概率密度函数图如何才能像histfit那样绘出
说的详细一点

ChaChing 发表于 2009-8-1 23:21

对数正态分布不是很清楚了!? 凭猜测
R = lognrnd(10,1,100,1); rr=log10(R); histfit(rr)
但x轴的意义为10的几次方! 当然也可利用XTickLabel修改下!

qqchun 发表于 2009-8-2 09:37

描述的不清楚啊,没看明白。

ice-huya 发表于 2009-8-13 11:35

原帖由 ChaChing 于 2009-8-1 23:21 发表 http://www.chinavib.com/forum/images/common/back.gif
对数正态分布不是很清楚了!? 凭猜测
R = lognrnd(10,1,100,1); rr=log10(R); histfit(rr)
但x轴的意义为10的几次方! 当然也可利用XTickLabel修改下!


我试着修改了Y轴的属性,结果总是不对 ,请大家帮我看看:

我要将图中的纵坐标修改成有两个刻度间隔,即纵坐标为0,0.0001,0.0002
代码为:
set(gca,'YTickMode','manual','YTick',)

不知道哪里出错了?纵坐标变成了没有刻度

ChaChing 发表于 2009-8-13 14:34

回复 8楼 ice-huya 的帖子

R = lognrnd(10,1,100,1); rr=log10(R); histfit(rr)
set(gca,'YTick',,'YTickLabel',)

ice-huya 发表于 2009-8-14 10:17

原帖由 ChaChing 于 2009-8-13 14:34 发表 http://www.chinavib.com/forum/images/common/back.gif
R = lognrnd(10,1,100,1); rr=log10(R); histfit(rr)
set(gca,'YTick',,'YTickLabel',)

1.为什么要 rr=log10(R);?

2.我想要Y轴代表概率密度函数,它的数量级求出来的是10e-4,可histfit的y轴都是0、10、20...,我该怎么改呢?

[ 本帖最后由 ice-huya 于 2009-8-14 10:20 编辑 ]

ChaChing 发表于 2009-8-15 00:29

回复 9楼 ice-huya 的帖子

统计的东西太久没碰, 都不是很清楚了!? 都是凭猜测:@)
要对数(所以取log10)正态分布又要等区间, 看help猜测如此应该可行! 但真的不确定是楼主要的!
你的问题非专业, 看不很清楚了!?:@L

ice-huya 发表于 2009-8-15 13:31

还是谢谢您啦:loveliness:

哪位还有高见,进来说说啊!

ydlcsu 发表于 2009-8-15 21:06

回复 11楼 ice-huya 的帖子

看不懂你到底要干什么

ice-huya 发表于 2009-8-16 15:32

回复 12楼 ydlcsu 的帖子

:@) 我想要出的图:

已知:一组符合对数正态分布的数据

出图:用直方图表示这组数据,并用曲线拟合它的概率密度函数
横坐标:数据值
纵坐标:概率密度函数

ice-huya 发表于 2009-9-4 15:37

有没有哪位高手知道matlab中,对符合各种分布形式的数据进行概率密度函数拟合的工具箱?

ice-huya 发表于 2009-9-7 14:06

现在的图形见附件:

y轴是;

我想要的图,其他都不变,只是y轴应该是x轴数值的pdf(概率密度函数),计算出来的值应在这个数量级上
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