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matlab绘制概率密度图

时间: 2025-02-28 13:39:29 浏览: 99

### 如何使用 MATLAB 绘制概率密度函数图像 #### 正态分布的概率密度函数绘制方法为了在 MATLAB 中绘制正态分布的概率密度函数，可以通过设定均值 `mu` 和标准差 `sigma` 来定义该分布的关键特性。接着，在特定范围内计算这些特性的概率密度函数值并绘制成图。 ```matlab % 参数设置 mu = 0; % 设置均值为零 sigma = 1; % 设置标准差为一 x = -3:0.1:3; % 定义变量 x 的取值区间 [-3, 3] % 计算概率密度函数的值 f_x = (1/(sqrt(2*pi)*sigma)) * exp(-((x-mu).^2)/(2*sigma.^2)); % 创建图形窗口并绘制曲线 figure; plot(x, f_x); title('Normal Distribution Probability Density Function'); xlabel('Variable X'); ylabel('Density Value f(X)'); ``` 上述代码展示了如何创建一个简单的正态分布 PDF 图像[^1]。对于其他类型的分布，比如伯尔(Burr)分布，如果不确定其具体参数，则可先通过 `makedist()` 函数来获取默认配置的信息： ```matlab pd2 = makedist('Burr') ``` 这段命令会返回有关 Burr 分布对象及其预设参数的信息，有助于进一步了解此分布的特点和适用场景[^2]。当涉及到质量控制等领域时，可能还需要关注数据样本落在给定规格内的比例情况。此时可以利用 `capaplot()` 函数实现这一目标，它不仅能够画出直方图与拟合后的PDF线，还会用阴影标注出满足条件的数据区域： ```matlab [p,h] = capaplot(data, specs); ``` 这里 `data` 表示实际观测到的数据集，而 `specs` 则指定了产品合格与否的标准界限[^3]。

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