matlab 对数正态分布拟合
    对数正态分布是概率统计中的一种重要分布，它具有许多的应用。在 MATLAB 中我们可以使用拟合工具箱中的 lognfit 函数来对样本数据进行对数正态分布拟合。
    具体操作步骤如下：
    首先，我们需要准备一个样本数据。假设我们有一个数据集 x，我们可以使用 lognfit 函数来对其进行拟合，代码如下：
    ```
% 准备样本数据
x = [0.2587 0.6065 0.4711 1.3658 0.0054 0.5037 3.0179 0.1664 0.1144 2.3894];
    % 对数正态分布拟合
matlab拟合数据[mu, sigma] = lognfit(x);
```
    运行上述代码后，我们可以得到对数正态分布的两个参数 mu 和 sigma。其中，mu 代表对数正态分布的期望值，sigma 代表对数正态分布的标准差。
    如果我们想要绘制对数正态分布的概率密度函数，可以使用 lognpdf 函数，代码如下：
    ```
% 绘制对数正态分布的概率密度函数
x_values = 0:0.1:4;
y_values = lognpdf(x_values, mu, sigma);
plot(x_values, y_values);
```
    上述代码中，我们使用 lognpdf 函数来计算对数正态分布在给定值处的概率密度值，然后
使用 plot 函数来绘制概率密度函数图形。
    在 MATLAB 中，对数正态分布拟合和绘制概率密度函数都非常简单。通过上述步骤，我们可以快速地对样本数据进行拟合，并且可视化结果，帮助我们更好地理解对数正态分布的特性。

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