matlab代码实现直方图拟合

资 源 简 介

matlab代码实现直方图拟合

详 情 说 明

直方图拟合是数据分析中常用的技术手段，能够直观展现数据分布特征并匹配理论概率分布。在Matlab环境中实现这一功能主要依靠统计和优化工具箱的核心函数组。

对于连续型数据分布拟合，主要遵循三个关键步骤： 数据准备阶段需要使用histogram函数生成原始频数分布，建议通过'Normalization'参数设置为'pdf'来获得概率密度版本。 分布选择环节可借助fitdist函数，该函数支持包括正态分布、指数分布、威布尔分布等数十种常见概率模型，通过最大似然估计自动计算分布参数。 可视化验证环节推荐使用plot函数叠加理论曲线与实际直方图，配合qqplot进行分位数匹配检验。

针对离散型数据，可切换为fitdist的离散分布模式，特别注意对于计数数据需要检验是否服从泊松分布或负二项分布。高阶应用时可结合ksdensity进行核密度估计，实现非参数化拟合。

实际应用中建议进行Anderson-Darling或Kolmogorov-Smirnov拟合优度检验，通过h = kstest(x,'CDF',pd)判断分布假设是否成立。对于多峰分布数据，可考虑混合模型拟合策略。