概述
01首先,我们需要将我们要分析的数据文件整理为矩阵文件,即行列分明的数据文件。02我们打开matlab之后,点击菜单栏里的“importdata”,准备加载我们需要统计分析的数据。03打开加载界面之后,我们找到我们要加载的数据文件,点击打开。
04在加载的界面,我们将类型选择“matrix”矩阵列表,选择我们需要导入的列数据,然后点击右侧的“improtselection”进行导入。05导入之后,我们点击我们导入的矩阵列表,如图中的“S260”,注意不要打开,选中即可,然后点击菜单的“plots”,在绘图工具栏里,点击图标右侧的小三角准备打开更多图表类型。
06在展开后的matlab图标里,我们找到“histfit”,并点击打开。07最后,我们需要的正态分布图及柱状分布图即绘制完成。如何用matlab计算正态分布的标准差方法/步骤01正态分布的数学表达若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ^2的高斯分布,记为N(μ,σ2)。
其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。服从正态分布的N(μ,σ2)的连续性随机变量X的概率密度和累计概率密度函数分别如下图所示:02matlab提供的关于正态分布的三个常用指令的调用语法规则和功能,详见下图所示:03正态分布标准差的集合表示,这一步我们将计算指定区间的概率,标准差的含义和几何表示。
具体的计算、实现代码、以及注释如下图所示:04下图是上一步计算代码执行的结果。05正态分布标准差的概率意义我们可以从上一步图中看出,观察值x落在[μ-σ,μ+σ],[μ-2σ,μ+2σ],[μ-3σ,μ+3σ]区间的概率,即P(μ-k·σ≤x≤μ+k·σ)分别是0。
68269,0。9545,0。9973。因为P(μ-k·σ≤x≤μ+k·σ)=P(x-k·σ≤x≤x+k·σ),所以这个概率意义又可以说成:测量数据两侧的一、二、三倍标准差区间包含该被测数据均值的概率分别是:0。68269,0。9545,0。
9973。
全部
最后
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