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在matlab中，如果我有这个代码：

Rateall 有 10 个值，而 distanceall 在 for 循环之后有 10 个值。如何在 Rateall 和 distanceall 之间绘制 cdf 图？

我正在研究在许多夏天（尽管首先我只是想让一年的工作）随着时间的推移（以不规则的时间间隔拍摄）苍蝇的累积出现。累积出现遵循 sigmoid 模式，我想创建 3 参数 Weibull 累积分布函数的最大似然估计。我一直尝试在fitdistrplus包中使用的三参数模型不断给我一个错误。我认为这一定与我的数据结构有关，但我无法弄清楚。显然，我希望它将每个点读为x（学位日）和y(emergence) 值，但似乎无法读取两列。我得到的主要错误是“数学函数的非数字参数”或（代码略有不同）“数据必须是长度大于 1 的数字向量”。下面是我的代码，包括在数据框中添加的列，df_dd_em用于累积出现和出现百分比，以防万一。

我正在使用 MATLAB 分析一些神经科学数据，并制作了一个 interspike 区间分布并对其进行指数拟合。然后，我想使用 MATLAB 的 Kolmogorov-Smirnov 测试来检查这种拟合。

神经元尖峰的数据只是存储在尖峰向量中。该spikes向量是一个 111 x 1 向量，其中每个条目是另一个向量。spikes向量中的每个条目代表一个试验。每次试验中的尖峰数量各不相同。例如，spikes{1}is a [1x116 double]，表示有 116 个尖峰。接下来有 ​​115 个尖峰，然后是 108 个，以此类推。

现在，我了解到 MATLAB 中的 kstest 需要几个参数。你在第一个中输入数据，所以我获取了所有的尖峰间隔并创建了一个行向量alldiffs来存储所有的尖峰间隔。我想将我的 CDF 设置为指数函数拟合：

请注意，理论指数（我用它拟合数据）是r*exp(-rt)发射r率。我得到大约 0.2 的射击率。现在，当我把所有这些放在一起时，我运行了 kstest：

然而，结果是 ap 数量级的值1.4455e-126。我尝试test_cdf使用 Mathworks 网站文档中的另一种方法重做：

这给出了完全相同的结果！身材真的很可怕吗？我不知道为什么我得到如此低的 p 值。请帮忙！

我会发布适合的图像，但我没有足够的声誉。

PS如果有更好的地方发这个，请告诉我，我会重新发布。

我有一些CDF V2格式的文件。我需要比较它们。我曾尝试使用 diff，但这不是正确的方法。我怎样才能达到目标？

我需要计算图像的累积分布函数。我使用以下代码对值进行了标准化：

此外，当绘制 CDF 函数时，该图是否必须是一条直线，理想情况下应该是一条直线来表示像素强度的相等表示？

有没有办法做到这一点？将熊猫系列与绘制 CDF 连接起来似乎不是一种简单的方法。

我的数据集包含 7 个跨越 20 年的月度指数。每个指数的月度收益存储在变量“收益”下。

我想在 t 分布之后分别对每个资产类别的回报进行建模，然后通过使用 at copula 施加依赖结构，这应该给我一个多元 t 分布。此外，我想使用正态分布对每个资产类别的回报过程进行建模，然后使用高斯 copula 施加依赖结构。这反过来应该给我一个多元正态分布。执行这两种方法是为了计算 CVaR 并查看哪种方法具有更高的风险估计。

有谁知道如何在matlab中将t分布与at copula“组合”？

任何帮助深表感谢。

最好的

我可以使用 3 个数据系列绘制累积分布图

但现在我有大约 100 个观察数据，例如 a1,a2 ......a100 有 5000 行，我想要累积分布图，但我不想使用循环，而是我想使用 apply 或 tapply 和 ggplot 等函数包裹。

我有一个数据集 X，它由随机生成的数字组成。

我的目标是绘制 X 平方根的累积分布函数，而不生成 X 平方根的数据集。

我很困惑，想不出解决办法。

有人可以让我知道如何在这里采取这种方法吗？

我有一个以体素（体积立方体）离散化的 3D 空间。我在这样的空间中也有一组 3D 点。我想知道给定体素中的预期点数。为此我选择了 GMM 作为模型，但我不知道如何从每个高斯的 mu、sigma 和权重开始计算我想要的东西。

到目前为止，我设法适应了 GMM（简单）：

我通过它绘制它

这导致了我所期望的，这是一张颜色告诉我点的集中度的地图。

(x,y,z)问题是，在给定中心和侧面的情况下，如何提取体素中的预期点数s？