histfit
具有分布拟合的直方图
说明
示例
具有正态分布拟合的直方图
用均值 10 和方差 1 从正态分布生成大小为 100 的样本。
rng default; % For reproducibility r = normrnd(10,1,100,1);
构建具有正态分布拟合的直方图。
histfit(r)
histfit
使用 fitdist
对数据进行分布拟合。使用 fitdist
获得在拟合中使用的参数。
pd = fitdist(r,'Normal')
pd = NormalDistribution Normal distribution mu = 10.1231 [9.89244, 10.3537] sigma = 1.1624 [1.02059, 1.35033]
参数估计值旁边的区间是分布参数的 95% 置信区间。
给定 bin 数的直方图
用均值 10 和方差 1 从正态分布生成大小为 100 的样本。
rng default; % For reproducibility r = normrnd(10,1,100,1);
使用六个 bin 构造具有正态分布拟合的直方图。
histfit(r,6)
具有指定分布拟合的直方图
使用参数 (3,10) 从 beta 分布生成大小为 100 的样本。
rng default; % For reproducibility b = betarnd(3,10,100,1);
使用 10 个 bin 构造具有 beta 分布拟合的直方图。
histfit(b,10,'beta')
具有核平滑函数拟合的直方图
使用参数 (3,10) 从 beta 分布生成大小为 100 的样本。
rng default; % For reproducibility b = betarnd(3,10,[100,1]);
使用 10 个 bin 构造具有平滑函数拟合的直方图。
histfit(b,10,'kernel')
为具有分布拟合的直方图指定坐标区
用均值 3
和方差 1
从正态分布生成大小为 100
的样本。
rng('default') % For reproducibility r = normrnd(3,1,100,1);
创建一个包含两个子图的图窗,并以 ax1
和 ax2
形式返回 Axes
对象。通过引用对应的 Axes
对象,在每个坐标区中创建一个具有正态分布拟合的直方图。在左侧子图中,绘制一个具有 10 个 bin 的直方图。在右侧子图中,绘制一个具有 5 个 bin 的直方图。通过将对应的 Axes
对象传递给 title
函数,为每个绘图添加标题。
ax1 = subplot(1,2,1); % Left subplot histfit(ax1,r,10,'normal') title(ax1,'Left Subplot') ax2 = subplot(1,2,2); % Right subplot histfit(ax2,r,5,'normal') title(ax2,'Right Subplot')
具有分布拟合的直方图的句柄
用均值 10 和方差 1 从正态分布生成大小为 100 的样本。
rng default % for reproducibility r = normrnd(10,1,100,1);
构建具有正态分布拟合的直方图。
h = histfit(r,10,'normal')
h = 2x1 graphics array: Bar Line
更改直方图的条形颜色。
h(1).FaceColor = [.8 .8 1];
更改密度曲线的颜色。
h(2).Color = [.2 .2 .2];
输入参数
data
— 输入数据
向量
输入数据,指定为向量。
示例: data = [1.5 2.5 4.6 1.2 3.4]
示例: data = [1.5 2.5 4.6 1.2 3.4]'
数据类型: double
| single
nbins
— bin 个数
正整数 | [ ]
直方图的 bin 个数,指定为正整数。默认值为 data
中元素数的平方根,向上舍入。在拟合分布时,使用 [ ] 表示使用默认的 bin 个数。
示例: y = histfit(x,8)
示例: y = histfit(x,10,'gamma')
示例: y = histfit(x,[ ],'weibull')
数据类型: double
| single
dist
— 要拟合的分布
'normal'
(默认) | 字符向量 | 字符串标量
要与直方图拟合的分布,指定为字符向量或字符串标量。下表显示支持的分布。
dist | 描述 |
---|---|
'beta' | beta |
'birnbaumsaunders' | 伯恩鲍姆-桑德斯 |
'burr' | 伯尔 XII 型 |
'exponential' | 指数 |
'extreme value' 或 'ev' | 极值 |
'gamma' | gamma |
'generalized extreme value' 或 'gev' | 广义极值 |
'generalized pareto' 或 'gp' | 广义帕累托(阈值 0) |
'inversegaussian' | 逆高斯 |
'logistic' | 逻辑 |
'loglogistic' | 对数逻辑 |
'lognormal' | 对数正态 |
'nakagami' | Nakagami |
'negative binomial' 或 'nbin' | 负二项 |
'normal' | 正态 |
'poisson' | 泊松 |
'rayleigh' | 瑞利 |
'rician' | 莱斯 |
'tlocationscale' | t 位置尺度 |
'weibull' 或 'wbl' | 威布尔 |
'kernel' | 非参数化核平滑分布。密度在覆盖 data 数据范围的 100 个等间距点处进行计算。它最适合连续分布的样本。 |
ax
— 绘图坐标区
Axes
对象
绘图的坐标区,指定为 Axes
对象。如果未指定 ax
,则 histfit
使用当前坐标区创建绘图。有关创建 Axes
对象的详细信息,请参阅 axes
。
输出参量
h
— 绘图的句柄
绘图句柄
以向量形式返回的绘图句柄,其中 h(1)
是直方图句柄,h(2)
是密度曲线句柄。histfit
对密度进行归一化,使曲线下的总面积与直方图的总面积相匹配。
算法
histfit
使用 fitdist
对数据进行分布拟合。使用 fitdist
获得在拟合中使用的参数。
版本历史记录
在 R2006a 之前推出
另请参阅
histogram
| normfit
| distributionFitter
| fitdist
| paramci
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