平均10分散1の正規分布からサイズ100の標本を作成します。

rng默认的；%的再现性r = normrnd (1100 1);

正規分布近似によってヒストグラムを作成します。

histfit(右)

histfitは,fitdistを使用して分布をデータにあてはめます。fitdistを使用して,あてはめに使用されたパラメーターを取得します。

pd = fitdist (r,“正常”）

pd =正态分布mu = 10.1231 [9.89244, 10.3537] sigma = 1.1624 [1.02059, 1.35033]

パラメーター推定の横にある区間は分布パラメーターの95%信頼区間です。

平均10分散1の正規分布からサイズ100の標本を作成します。

rng默认的；%的再现性r = normrnd (1100 1);

6個のビンと正規分布近似によってヒストグラムを作成します。

histfit (r, 6)

パラメーターが(10)のベータ分布からサイズ100の標本を作成します。

rng默认的；%的再现性1 b = betarnd (10100);

10個のビンを使用してベータ分布近似をもつヒストグラムを作成します。

histfit (b 10“β”）

パラメーターが(10)のベータ分布からサイズ100の標本を作成します。

rng默认的；%的再现性b = betarnd(3 10[1] 100年);

10個のビンを使用して平滑化関数近似をもつヒストグラムを作成します。

histfit (b 10“内核”）

平均3.、分散1の正規分布からサイズOne hundred.の標本を生成します。

rng (“默认”）%的再现性1 r = normrnd (1100);

2つのサブプロットを使用して图を作成し,ax₁およびax2として轴オブジェクトを返します。対応する轴オブジェクトを参照し,各座標軸のセットで正規分布近似をもつヒストグラムを作成します。左のサブプロットでは,10個のビンをもつヒストグラムをプロットします。右のサブプロットでは,5個のビンをもつヒストグラムをプロットします。対応する轴オブジェクトを関数标题に渡すことによって,各プロットにタイトルを追加します。

ax₁=情节(1、2、1);%左次要情节histfit (ax₁,r, 10,“正常”)标题(ax₁,“左次要情节”) ax2 = subplot(1,2,2);%对次要情节histfit (ax2, r, 5,“正常”)标题(ax2,“对次要情节”）

平均10分散1の正規分布からサイズ100の標本を作成します。

rng默认的%的再现性r = normrnd (1100 1);

正規分布近似によってヒストグラムを作成します。

h = histfit (r 10“正常”）

h = 2x1图形数组:条形线

ヒストグラムの棒の色を変更します。

h(1)。FaceColor =[。8。8 1];

密度曲線の色を変更します。

h(2)。颜色=[。2。2。2);