7、数据分布拟合与双变量统计分析

数据分布拟合与双变量统计分析

1. 分布拟合

1.1 单变量分布拟合

在进行数据分布拟合时，我们可以使用统计工具箱中的函数直接从数据中估计分布。以正态分布为例，我们可以使用 normfit 函数。

首先，生成100个均值为6.4、标准差为1.4的高斯分布的合成值：

clear
randn('seed',0)
data = 6.4 + 1.4*randn(100,1);

接着，定义九个直方图区间的中点 v ，显示结果并计算频率分布 n ：

v = 2 : 10;
hist(data,v)
n = hist(data,v);

然后，使用 normfit 函数得到数据观测值的正态分布的均值 muhat 和标准差 sigmahat 的估计值：

[muhat,sigmahat] = normfit(data)

计算结果如下：

muhat =
    6.5018
sigmahat =
    1.3350

这些均值和标准差的值与我们最初定义的值相似。之后，我们可以计算具有均值