matlab给定二维高斯分布产生散点图-搜答案-百度作业网

分别生成XY坐标就可以.蓝色点B=3.5+randn(100,2);红色点R=randn(100,2);得到的是100*2的矩阵,每行是一个坐标

mu=[0,2];%数学期望sigma=[10;0,4];%协方差矩阵r=mvnrnd(mu,sigma,50)%生成50个样本

N(3,9)指的是均值为3,方差为9（标准差为3）的正态分布（也称高斯分布）；N(3,9)分布可以通过N(0,1)分布（标准正态分布）得到.假设X～N(0,1),则3X＋3服从N(3,9)分布.注意3

x=-4:0.3:4;y=-4:0.3:4;[X,Y]=meshgrid(x,y);m1=3.2;m2=2.6;n1=0.5;n2=0.6;%%m1和m2为均值,n1和n2为方差r=0.5;%%r是参

你没有具体说题我想这题应该是个二维的求一维概率分布是求二维分布的边缘分布就是只有X和只有Y的那个二维概率分布就应该是求二维分布律.

clear;clc;data = randn(100,1)*0.1;data(abs(data)>0.1)=[];%随机生成[-0.1,0.1]之间数据[mu,sigma]&

M=10;%产生M行N列的随机数矩阵N=8;miu1=1;%第一个分布的参数sigma1=2;%第一个分布的参数miu2=6;%第二个分布的参数sigma2=1;%第二个分布的参数R=0.2*norm

可调用matlab内部函数,格式为u=randn(N)或者u=randn(M,N),前者为N维向量,后者为M*N矩阵,这种调用方式产生的随机序列均值为零,方差为1例如：R=normrnd(Mu,Sig

用ezplot函数

使用matlab中的拟合工具箱吧,很简单的.在commandwindows下输入cftool进入拟合工具箱,Data中输入你的数据,然后使用Fitting进行拟合,里面可以选择Gaussian,这样可

meshgrid生成二维平面上的点,mvnpdf求出各点对应概率密度,需要注意mvnpdf输入参数,mesh画出3维曲面

matlab用randn生成(-inf,inf)区间内的标准高斯分布(μ=0,σ=1)的随机数,而且,一般来说,这样生成的随机数不会超出区间[-3,3],因为随机数在区间[-3,3]的概率为99.8%

kstest(x),去搜这个函数,是用Kolmogorov-Smirnov检验的,最常用最实用的正态性检验

normcdf（1）

matlab 画二维图

plot(x,y,'o')你没有数据么?全是坐标?再问：就是一个100行两列的数组，第一列是横坐标，第二列是纵坐标。例如：39.111,165.32这就是location{1,1}和{1,2}再答：那

绘完一条后输一个holdon,绘下一条就好了.

可能是因为P(v)对参数b太敏感,成为病态函数.可以改写函数成ln(-ln(1-P))=bln((v-v0)/(va-v0)).代码如示：v=[3252347638146615807594381044

在sources里有个randomnumber其实最简单的直接用userdefinedfunction自己定义即可.____________________matlab命令就是randn(m,n)生成

其实不关rand取不到0,1的问题,只是x和y的取值范围有点小xy=2-4*rand(2,n);取（-2,2）区间,图会好看很多

这个你问得都很粗略,二维数据组?是坐标x,y吗,画图直接plot（x,y）再问：比如说X=1,2,3,4，Y=2,4,6,8，在matlab中如何书写再答：X=[1234];Y=[2468];plot