matlab - 将数据拟合到正态分布

Question

我想要一些数据来拟合相应的高斯分布。

数据本来就应该是高斯分布，但由于某些过滤原因，它们不会完全匹配规定和预期的高斯分布。因此，我的目标是减少数据和所需分布之间的现有分散。

例如，我的数据拟合高斯分布如下（预期平均值为 0，标准差为 0.8）：

近似值已经很不错了，但我真的很想处理模拟数据和预期分布之间仍然有形的分散。

我怎样才能做到这一点？

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到目前为止，我已经引入了一种安全系数，定义为：

SF = expected_std/actual_std;

进而

new_data = SF*old_data;

这样标准偏差与预期值相匹配，但从我的理解来看，这个过程看起来很差。

Answer 1

如果您不想对分布进行任何非线性变换，您所能做的就是调整均值和标准差。

%# 1. adjust the mean (do this even if the offset is small)
data = data - mean(data);

%# 2. adjust the standard deviation
data = data/std(data) * expected_SD;