正态分布拟合matlab
（实用版）
一、正态分布简介 
二、正态分布拟合方法 
tool工具箱三、MATLAB 中正态分布的实现 
四、MATLAB 中正态分布拟合的步骤 
五、总结
正文
一、正态分布简介 
正态分布，又称为高斯分布（Gaussian distribution），是一种常见的概率分布。正态分布的概率密度函数具有一种特殊的钟形曲线，其分布的均值（μ）和标准差（σ）决定了分布的形
状。正态分布在自然界和社会科学中的现象很常见，例如人的身高、考试成绩等都近似服从正态分布。
二、正态分布拟合方法 
拟合正态分布的方法有很多，如极大似然估计、矩估计等。在 MATLAB 中，我们可以使用曲线拟合工具箱（Curve Fitting Toolbox）来进行正态分布的拟合。
三、MATLAB 中正态分布的实现 
在 MATLAB 中，可以使用 randn 函数生成标准正态分布（均值为 0，方差为 1）的随机数。若要生成均值为 a，方差为 b 的非标准正态分布，可以使用 abrandn 函数。另外，lognrnd 函数可以生成对数正态分布的随机数，而 mvnrnd 函数可以生成多元正态分布的随机数。
四、MATLAB 中正态分布拟合的步骤 
1.导入数据：将需要拟合的数据导入 MATLAB，可以使用 txtread 等函数将数据保存为矩阵形式。 
2.使用曲线拟合工具箱：点击屏幕左下方的 Start 按钮，进入 Toolboxes，然后选择 Curve Fitting Tool。 
3.导入数据：在 Curve Fitting Tool 中，选择已导入的数据。 
4.设置拟合参数：选择 Gaussian 次数为 1，即设置拟合函数为正态分布。 
5.开始拟合：点击 Fit 按钮，MATLAB 将自动计算拟合效果，并显示参数。
五、总结 
通过 MATLAB 可以方便地生成正态分布的随机数，并使用曲线拟合工具箱对数据进行正态分布拟合。

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