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我有一些来自未知来源的观察。这组观察值是 x，例如：

x = [97 , 102.3, 95.05 , 89.1 , 117 , ...]; % this is just an example. data set could contain any thing.

如果 x 足够大，我应该可以说一下概率分布函数，对吧？

那么我怎样才能在 MATLAB 中做到这一点，这样我才能得到p(x = 101)or p(x = 5)？第一个可能会非常高。

任何类型的假设（正态分布等）都可以，我只想要一个简单的概率答案。也许我不必明确知道PDF，我只需要一种实现方式p(x = x_star)，其中x_star不一定是x的成员。我怎样才能做到这一点？

谢谢你的帮助 ！

我的尝试

最简单的尝试是length(find(x==x_star))/length(x)，但是如果例如101观察中没有，则返回零。然而，从分布来看，它应该是一个很高的概率。

编辑 ：

根据 Kamtal 的回答，我的功能：

function p = get_probability_from_sample_set(S, X)
% finds the probability that a sample from S is equal to X
[mu,sigma] = normfit(S);
 z = 1:200;
 xfit = normpdf(z,mu,sigma);
 p = xfit(find(z == X)); 
end

p返回[]。我在哪里做错了？

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 x = randi(200,[1000 1]);
 [mu,sigma] = normfit(x);
 z = 1:200;
 xfit = normpdf(z,mu,sigma);
 p = xfit(find(z == round(X)));

如果您的值在[0 0.1],

 x = randi(1000,[1000 1])/10000;
 [mu,sigma] = normfit(x);
 z = 0:1e-5:0.1;
 xfit = normpdf(z,mu,sigma);
 nearestToz = z(abs(z - X) == min(abs(z - X)));
 p = xfit(find(z == nearestToz));
于 2014-11-01T19:37:36.017 回答