matlab中如何计算一组数据的概率密度

其实用循环是能够实现的,想了一下,貌似没有简洁命令但如果元胞数组的元素是字符型的,倒是可以的.clearall;clc;forii=1:100c{ii}=[1,ii];end%产生cellforjj=

=SUM(A1:A8)-SUMIF(A1:A8,">=20")整体的和减去大于等于20的数的和,我试过,可以的!

File->Import,导入1.txt文件,则在workspace中生成一个x1文件,右击它一下,选择bar(x1),可以画出图.至于曲线一般用plot函数,坐标用axis改.再问：你好，我现

matlab中有函数mle(最大似然估计)可以估计常用分布的参数下面是一段测试程序,用geornd生成服从几何分布的一组数据p=0.01;x=geornd(p,[1100]);[PEstimate,P

怎么算异动?

例如求A1:A10范围内大于0不同数据的个数,在空白单元格中输入公式：=SUMPRODUCT(1/COUNTIF(A1:A10,A1:A10)*(A1:A10>0))公式中A1:A10范围根据具体情况

假设你第一列是数值,在B1用公式=AVERAGE(OFFSET(INDEX(A:A,MATCH(9E+307,A:A)),-ROUND(COUNT(A:A)/10,0)))这个公式即可,不明白的就hi

fori=1:length(A)b(i)=fun2(A(i));end以上面方式调用fun2或者把你的fun2函数加上for循环使其能使用向量输入.functionf=fun2(x)forii=1:l

概率统计直方图hist(data)统计data中各数据出现个数例子hist([22334555556788])具体请看hist帮助

a=[00023004050];a0=a(find(a~=0))

先得到下标:r=randi(6,100,1)然后新数列：A(1:100)=[a(r(1));a(r(100))]

A=[1+rand(1,20)'10+rand(1,20)'rand(1,20)'];%原始数据3列mn=mean(A);%求均值sd=std(A);%求标准差再问：不用算t，也就是数据为两列，分别为

这种方程求出解析解的可能不大,使用数值方法方法求解可使用fsolve或fzero.求解和ti的值有关,需要结合具体情况进行分析,可能没有一般性的好办法. 不过,据我实际测试,发现多数情况下（

从您的提问中可以发现,您是有一定的Matlab基础的.我建议您用round函数进行控制精度.延用您举的例子.为了书写方便,就设1.2356856为x.取小数点后1位,round(x*10)/10即可；

要进行插值,x不能有重复的数,必须x与y一一对应,形成数据对

A=[];n=5;fork=1:nA=[Ak*1.5];%加入计算出的数据enddisp(A);再问：A=[Ak*1.5];没看懂，那不就是K乘以1.5么？我的程序forn=1:1:20。。。[a,i

叫做曲线拟合,可以用fit命令,也可以用曲线拟合工具箱工具箱最方便先输入数据打开start->toolboxes->curvefitting->curvefittingtoolboxes点data,选

离散度,应该就是可以用标准差来显示的每个数和平均数的差的平方相加再除以个数,最后开方比如A组59.5744680961.9469026561.6438356260.3903121260.8500280

A数组是个例子,程序你看一下吧,有什么不懂的再问吧!clear;clcA=[111113333555]B=unique(A)c=zeros(size(B));fori=1:length(B)c(i)=

Veryeasy.在命令行输入：sum(B(1:N))