你如何规范直方图A
所以每个bin的总和是1
将直方图除以bin的宽度,你如何绘制它
我有这个
dist = rand(50)
average = mean(dist, 1);
[c,x] = hist(average, 15);
normalized = c/sum(c);
bar(x, normalized, 1)
在这种情况下,n = 50
,
N(mean, (variance^2) / 50)
,但是怎么样?直方图必须接近正态分布。
这是规范概率密度函数的一种非常不寻常的方法。我假设你想要标准化,使曲线下面积为1.在这种情况下,这是你应该做的。
[c,x]=hist(average,15);
normalized=c/trapz(x,c);
bar(x,normalized)
无论哪种方式,要回答您的问题,您可以使用randn
生成正态分布。您现在正在生成50x50
均匀分布矩阵,并沿一维求和以近似正态高斯。这是不必要的。要生成1000点的正态分布,请使用randn(1000,1)
或者如果需要行向量,请对其进行转置或翻转数字。要生成平均mu
和方差sigma2
的高斯分布,并绘制其pdf,你可以做(例子)
mu=2;
sigma2=3;
dist=sqrt(sigma2)*randn(1000,1)+mu;
[c,x]=hist(dist,50);
bar(x,c/trapz(x,c))
尽管可以使用统计工具箱中的专用函数完成这些操作,但这同样简单明了,不需要额外的工具箱。
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我错过了你想知道如何生成均匀分布的部分。 rand
,默认情况下为[0,1]
上的均匀分布提供随机变量。得到一个r.v.从[a, b]
之间的均匀分布,使用a+(b-a)*rand