matlab 已知数据如何画出概率密度函数

这不能叫解方程,而是参数拟合对方程取对数可得ln(k)=ln(A)-EA/R*(1/T);用k的对数结果作y,T的倒数1/T作x,进行线性拟合的到的斜率是-EA/R ,截距是ln(A)由此可

首先使用meshgrid函数生成网格其次,使用surf函数画出曲面最后输入shadinginterp得到光滑曲面代码就不给你写了,你去查帮助吧

mu=[1,2];c=[1,0;0,1];temp=randn([1000,2]);l=chol(c,'lower');data=temp*l;plot(data(:,1)+mu(1),data(:,

用曲线拟合技术

画完第一组数据后输入holdon再画第二组数据.如：plot[a,b,'*']holdonplot[c,d].两张图就在同一个面板里面,不知你是否是这个问题.

a=dlmread('d:\1.txt');a=a(:);ksdensity(a);再问：如果想画出概率密度怎么写代码？再答：这样就能画出概率密度来了，最后那个函数就是得到概率密度函数图，你是不是想要

clear all;clc;m1 = linspace(0,20,200);  % 定义m的范围,100为网格密度alpha1 =

什么样的数组若x是一维数组直接plot(x)若[x,y]是二维数组直接plot(x,y)若[x,y,z]是三维数组直接plot3(x,y,z)

比如你一个一维数据分类后变成x1x2x3直接这样写就可以：plot（1：length（x1),x1)holdonplot（1：length（x2),x2)holdon.你没有具体例子,只能说下思路.祝

x=[2;4;6;8;10;12;14;16;22;27;42;46;48;62;68;69];y=[0.48;0.52;0.51;0.56;0.53;0.61;0.65;0.69;0.81;0.82

一般通过已知数据,求取概率密度.需要统计学的知识.大致是画频谱图.具体好像是求什么频数等等.但是这个也不是太难.你照着相关书籍,就应该能写程序了.至于重复数值,那肯定是可能的啊.因为一个未知变量都能够

要先编程分类在由函数画图

举个例子吧：clearx=[25963;512861];bar3(x);%绘制三维直方图命令

先把cell数组转换成数值类型的矩阵,然后直接画图就可以了：t = cell2mat(data(:,1));d = cell2mat(data(:,7));pl

f=@(p,x)p(1)*exp(p(2)./x);T=80:-5:50;R=[375.3407.8467.3549.4642.0754.7901.2];p=lsqcurvefit(f,[11],T,

data=load('data.txt');x=data(:,1);y=data(:,2);z=data(:,3);form=1:length(x)forn=1:length(y)fori=1:len

holdonH=0:20:180;V=[09.118.227.737.046.255.665.074.383.6];plot(H,V,'-');plot(H,V,'*');holdoff

这个属于多元回归问题Matlab中提供了直接的regress函数,调用格式如下[b,bint]=regress(y,X)举个例子吧,由于你的数据有问题我就使用自己的数据了我们使用Matlab自带的ca

%先说下我也是初学!不知道plot怎么限制的你可以看下这个的效果!clearallclcx=[2;4;8;10;12;16;18;20;22;25;26;30;40;46;48;66;68;70;82

x=[0,0,0,950,950,1900,1900,1900,2850,2850,3800,3800,3800];y=[-2000,0,2000,-1000,1000,-2000,0,2000,-1