matlab 概率密度

matlab 概率密度

（原创实用版）

目录

一、引言

二、MATLAB 中生成随机数的方法

1.使用概率密度函数

2.使用 rand 函数

三、MATLAB 中绘制概率密度图的方法

1.使用 hist 函数

2.使用 ksdensity 函数

3.使用 plot 函数

四、总结

正文

一、引言

在 MATLAB 中，概率密度函数常用于生成随机数和绘制概率密度图。本文将介绍两种在 MATLAB 中生成随机数的方法以及三种绘制概率密度

图的方法。

二、MATLAB 中生成随机数的方法

1.使用概率密度函数

在 MATLAB 中，可以使用概率密度函数生成随机数。假设我们要生成一个在区间 [a, b] 内均匀分布的随机数，可以按照以下步骤操作：```matlab

function r = rJYFB(a, b, varargin)

rrand(varargin:)(b - a) / (b - a);

end

```

调用该函数时，可以像 rand 函数那样指定维数，从而产生一个随机数组。例如：

```matlab

JYFB(3, 4) % 生成一个 3-4 之间均匀分布的随机数

rJYFB(3, 4, 1000, 1) % 生成一个 1000x1 的随机数组，其元素在 3-4 之间均匀分布

```

2.使用 rand 函数

除了使用概率密度函数，还可以直接使用 rand 函数生成随机数。例如，生成一个在区间 [a, b] 内均匀分布的随机数，可以执行以下操作：```matlab

a = 3;

b = 4;

r = rand(a, b);

```

三、MATLAB 中绘制概率密度图的方法

1.使用 hist 函数

hist 函数可以用于计算概率密度，并根据给定的数据绘制概率密度图。例如，假设我们有一组数据 y，可以使用以下代码绘制概率密度图：```matlab

datarandn(10000, 1); % 生成 10000 个正态分布的随机数

[y, x] = hist(data, 100); % 统计数据，将数据分为 100 个区间

yy / length(data) / mean(diff(x)); % 计算概率密度

bar(x, y, 1); % 使用 bar 画图，最后的 1 是画 bar 图每条 bar 的宽度，默认

```

2.使用 ksdensity 函数

ksdensity 函数可以直接计算概率密度，并绘制概率密度图。例如，对于上述的正态分布随机数数据，可以执行以下操作：

```matlab

f1 = normpdf(x, 0, 1);

f2 = normpdf(x, 0, 2);

f3 = normpdf(x, 1, 2);

plot(x, f1, "b", x, f2, "ro", x, f3, "g");

legend("X ~ N(0, 1), X ~ N(0, 2), X ~ N(1, 2)");

```

3.使用 plot 函数

plot 函数可以用于绘制概率密度图。例如，对于一组数据 y，我们可以计算其概率密度，并使用以下代码绘制概率密度图：

```matlab

x = sort(x); % 将 x 排序

ksdensity(x, y); % 计算概率密度

plot(x, ksdensity(x, y));

```

四、总结

本文介绍了在 MATLAB 中生成随机数的两种方法和绘制概率密度图的三种方法。