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我有一个 100x1 向量的数据。如何在 Matlab 中显示其经验 pdf？另外，如果我想在同一张图上比较三个向量的pdf，那么该怎么做呢？

现在我正在使用pdfplot.m文件来绘制我的经验 pdf，但是当我想通过使用“保持”来比较 3 个分布时，首先它不起作用，其次所有分布都是相同的颜色。谢谢！

编辑：我不想绘制 cdf。

我想使用 MATLAB 来可视化运行中的中心极限定理。我想rand()用来产生 10 个均匀分布的样本U[0,1]并计算它们的平均值，然后将其保存到矩阵“Mat”中。

然后我会使用直方图来可视化分布的收敛。您将如何做到这一点并规范化该直方图，使其成为有效的概率密度（而不是仅仅计算发生频率）？

为了生成样本，我正在做类似的事情：

但我想我走错了方向。

半径r取自截止对数正态分布，该分布具有以下概率密度函数：

rch, sigma_nd, rmax, 和rmin都是常数。

我从网上找到了解释，但似乎很难找到它的积分然后在Matlab中取逆。

我在绘制三角形分布的 CDF 时遇到了一些错误；我可以使用在 MATLAB 中生成三角形分布来绘制直方图，但是如何绘制 CDF？

通过使用randn函数，我想创建一个高斯随机变量X，X ~ N(2,4)并将这个模拟的 PDF 与理论曲线一起绘制。

我是统计新手。我有一个判别函数：

  g(x) = ln p(x| w)+ lnP(w)

我知道它有一个正态分布。我知道 mü 和 sigma 变量。如何在 Matlab 上绘制它的 pdf 函数？

这是一个对话：如何在 MatLab 中绘制概率密度函数？但是我不想使用 Matlab 的任何工具箱。

我正在使用该randn函数生成一个x1均值为 0 方差为 1 的高斯随机变量。生成后x1，我生成另一个x均值为m方差为σ ²的高斯随机变量，即：x = m + sqrt(σ)·x1。

我想创建一个对数正态随机变量并绘制它的 PDF。我想我可以使用直方图函数来做到这一点：y = ex

这是我得到的图表：

我认为我的结果是错误的，但我不知道如何解决它。

非常感谢！:)

我希望在 C++ 中实现多元普通 PDF [ 1 ] 以分配类的图像成员资格中的每个像素，即

是否有一个库可以有效地做到这一点（即类似于 Matlab 的 mvnpdf 函数[ 2 ]）？如果没有任何想法，最好使用哪种库或方法（我正在考虑使用 Eigen）。

我对对数正态分布的概率密度函数 (pdf) 有疑问。我真的需要你的帮助。由维基百科定义： http ://en.wikipedia.org/wiki/Log-normal_distribution#Probability_density_function

对数正态分布的概率密度函数为：

我的问题是，如何在 MATLAB 中定义 x 变量？谢谢你的帮助！

R 提供了一个非常强大的包，称为 laplacesdemon，用于使用拉普拉斯分布进行贝叶斯推理。我想知道 Matlab 是否有任何等效的软件包？

谢谢！