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本博文源于matlab对概率论与数理统计的应用。讲述matlab绘制累积分布图绘制。首先先要谈一下什么是累积分布

累积分布概念

它的本质就是概率密度的积分,能完整描述一个实随机变量X的概率分布。一般以大写CDF标记.

matlab函数格式讲解

cdfplot(x)
h = cdfplot(x)

cdfplot函数用于绘制累积分布图。其中,x是分析的样本;h为返回曲线的句柄。

例子:生成正态分布与weibull分布数据,然后绘制其相应的累积分布图

运用到normrnd()与weibrnd()函数,两者函数使用方法一样的,传进四个参数,前两个犹如正态分布的μ和sigama,后面是M*N的矩阵里。步骤如下:

  • 生成正态分布数据
  • 生成weibull分布数据
  • 绘制正态累积分布图
  • 绘制weibull累积分布图
  • 增加图例样式
>> clear all
>> %生成正态分布数据
>> M = 100;N=1;
>> x=normrnd(2,1,M,N);
>> %生成Weibull分布图
>> y = weibrnd(2,0.5,100,1);
>> %绘制正态概率图
>> h1 = cdfplot(x);
>> hold on
>> h2 = cdfplot(y);
>> xlabel('样本数据');
>> ylabel('累积分布函数F(x)');
>> title('Weibull概率图');
>> legend('正态分布数据','Weibull分布数据');
>> grid off;
				
一、最近因为写论文的原因,经常需要使用matlab进行绘图,在绘图中遇到了一个问题,在使用cdfplot绘制图形的累计分布函数时,如果不使用marker进行标记,那么绘制得到的曲线在黑白打印中无法分辨,但是如果将曲线标记marker,又可能会出现marker太多,曲线加上marker后变成一条粗粗的线,效果也不好。因此,这里找到一个既可以标记marker,又不会使曲线过粗而看不清楚。 原文链接在...
CDF(cumulative distribution function)叫做累积分布函数 描述一个实数随机变量X的概率分布,是概率密度函数的积分。 我觉得它的最主要作用就是观测某些数值也就是随机变量的取值在那个附近出现的概率比较大,它是一个增函数. 可以有效的处理一些异常值. 随机变量小于或者等于某个数值的概率P(X 累积分布函数(cumulative distribution func
本文将介绍常见分布的随机数如何产生以及一些简单的统计作图。 一、常见分布的随机数的产生 随机数是专门的随机试验的结果。在统计学的不同技术中需要使用随机数,比如在从统计总体中抽取有代表性的样本的时候。而matlab直接提供了产生随机数的通用函数,但针对不同的分布,函数形式会有所不同,但通用公式如下: 命令:namernd(A,B,m,n) y = random(‘name’,A1,A2,A3, m, n) 说明:对于namernd(A,B,m,n)函数,m和n表示产生随机数的矩阵大小,例如m=1,n=1就表示
这篇 blog 将展示用 matlab 计算并画出大量数据的 CDF (累计分布函数)的两种方法。第一种是我自己于2012年写的,后来用的过程中发现有缺陷;后来2014年写另一篇paper时,搜寻到第二种简易又高效的方法。这里我给出它们各自的用例,包括画图用的数据与脚本,以及效果图。For your reference. =====================================
格式 cdfplot(X) %作样本X(向量)的累积分布函数图形 h = cdfplot(X) %h表示曲线的句柄 [h,stats] = cdfplot(X) %stats表示样本的一些特征 (2) 最小二 如果x是一个向量,返回x的长度个以x为中心的,Y的分布情况。 例如:如果x是一个5元素的向量,返回Y在以x为中心的,x长度个范围内数据直方分布。 [n,xout] = hist(...)  返回n和xout,包含有数目频率和间隔位置。可以使用bar(x I_B=cell(1,1000); for i=1:1000 imgR=imread([‘E:\experiment\BPNN_edge\moreFrameImg\allPic_img\img_R’,int2str(i),’.JPG’]); %imgR是一个公共变量会不停的被下...
这是我的第一篇博客,简要的把误差累积分布图如何看,解释一下。结合从网上的资料和自己的理解简要的说明一下: 什么是误差累积分布图,顾名思义就是误差的累积效果。有人打了个比方就像我们去买水果,称如果是少的,那么买的越多自然亏得越多,也就是误差累积越大。 结合自己所理解: 如上图所示是室内WiFi定位系统在一定点测试聚类前与聚类后的定位误差累积分布概率
对于绘制累积分布图(Cumulative Distribution Function, CDF)的软件,市面上有多个选择。 一个常用的软件是Microsoft Excel,其内建的ECDF函数可以方便地绘制累积分布图。用户仅需将所需数据按顺序排列并输入至Excel工作表中,然后调用ECDF函数并指定数据范围即可生成CDF图表。用户还可以根据需要调整图表样式并添加图例等元素来美化图表。 除Excel外,还有一些统计软件包也提供了绘制CDF图表的功能,例如MATLAB、R等。用户可以利用这些软件包提供的CDF函数直接计算CDF绘制相应的图表,也可以利用现成的CDF绘图工具包来实现更加高效的绘图。 此外,还有一些在线绘图工具,如Plotly、Grafana等,它们可以在不需要下载和安装软件的情况下快速生成CDF图表。这些在线工具通常提供了丰富的图表配置选项和数据处理功能,用户可以利用它们来创建自己所需的CDF图表。 总之,绘制CDF图表的软件有很多选择,用户可以根据自己的需求和使用习惯选择最为适合自己的工具来完成绘制任务。