matlab分布函数拟合

频率直方图我没太用过 但是其他形式的曲线 比如控制领域的时域图用一下方法是可以实现的。

首先：想办法读出样本点，x=(),y=() (在70里用小括号就可以了，不同版本可以自行改一下）

之后可参见如下方法，我也是转载iloveMATLAB论坛上的方法 用过很好用

转载：“在Matlab 65以上的环境下，在左下方有一个"Start"按钮，如同Windows的开始菜单，点开它，在目录"Toolboxes"下有一个"Curve Fitting"，点开"Curve Fitting Tool"，出现数据拟合工具界面，基本上所有的数据拟合和回归分析都可以在这里进行。

下面给你简单介绍一下它的使用方法。

首先在Matlab的命令行输入两个向量，一个向量是你要的x坐标的各个数据，另外一个是你要的y坐标的各个数据。输入以后假定叫x向量与y向量，可以在workspace里面看见这两个向量，要确保这两个向量的元素数一致，如果不一致的话是不能在工具箱里面进行拟合的。

例如在命令行里输入下列数据:

x=(0:002:098)';

y=sin(4pix+rand(size(x)));

此时x-y之间的函数近似的为正弦关系，频率为2，但是存在一个误差项。

可以通过作图看出它们的大体分布:

plot(x,y,'','markersize',2);

打开曲线拟合共工具界面，点击最左边的"Data"按钮，出现一个Data对话框，在Data Sets页面里，在X Data选项中选取x向量，Y Data选项中选取y向量，如果两个向量的元素数相同，那么Create data set按钮就激活了，此时点击它，生成一个数据组，显示在下方Data Sets列表框中。关闭Data对话框。此时Curve Fitting Tool窗口中显示出这一数据组的散点分布图。

点击Fitting按钮，出现Fitting对话框，Fitting对话框分为两部分，上面为Fit Editor，下面为Table of Fits,有时候窗口界面比较小，Fit Editor部分会被收起来，只要把Table of Fits上方的横条往下拉就可以看见Fit Editor。在Fit Editor里面点击New Fit按钮，此时其下方的各个选框被激活，在Data Set选框中选中刚才建立的x-y数据组，然后在Type of fit选框中选取拟合或回归类型，各个类型的拟合或回归相应的分别是：

Custom Equations 用户自定义函数

Expotential e指数函数

Fourier 傅立叶函数，含有三角函数

Gaussian 正态分布函数，高斯函数

Interpolant 插值函数，含有线性函数，移动平均等类型的拟合

Polynomial 多项式函数

Power 幂函数

Rational 有理函数（不太清楚，没有怎么用过）

Smooth Spline ？？（光滑插值或者光滑拟合，不太清楚）

Sum of sin functions正弦函数类

Weibull 威布尔函数（没用过）

不好意思，没有学过数理统计，所以很多东西都是用了才知道，翻译也就不太准确。不过在Type of fit选框下方有一个列表框，基本上各个函数类里的函数都写成解析式列在下方以供选择，所以找合适的函数还是比较容易的。

在这个Type of fit选框中选择好合适的类型，并选好合适的函数形式。于是点击Apply按钮，就开始进行拟合或者回归了。此时在Curve Fitting Tool窗口上就会出现一个拟合的曲线。这就是所要的结果。

在上面的例子中，选择sum of sin functions中的第一个函数形式，点击Apply按钮，就可以看见拟合得到的正弦曲线。

在Fitting对话框中的Results文本框中显示有此次拟合的主要统计信息，主要有

General model of sin1:

(函数形式）

Coefficients (with 95% conffidence range) (95%致信区间内的拟合常数）

a1= ( ) （等号后面是平均值，括号里是范围）

Godness of fit: (统计结果）

SSE: （方差）

R-squared: (决定系数，不知道做什么的）

Adjusted R-squared: (校正后的决定系数，如何校正的不得而知）

RMSE: (标准差）

上面的例子中经过拟合得到的函数最后为

y=09354sin(1236x+6886)

频率为198加减003，和原来设置的频率为2符合，相对误差为15%。

这是曲线拟合工具箱的一个最简单的使用方法，上面还有很多功能，写是写不完的，自己参照这个基本的思路，翻着英汉词典，看着帮助，然后一个按钮一个按钮的试吧。

另外要说的是，如果想把这个拟合的图像导出的话，在Curve Fitting Tool窗口的File菜单下选Print to Figure，此时d出一个新的图像窗口，里面是你要导出的图像，在这个figure窗口的File菜单里再选Export，选择好合适的格式，一般是jpeg，选择好路径，点击OK就可以了。出来的图像可以在Word等编辑环境中使用，就不多说了。

要修改图像的性质，如数据点的大小、颜色等等的，只需要在对象上点右键，就差不多可以找到了。”

上面所说的X，Y向量就是样本点。

下面是转载的网址，希望有用处http://wwwilovematlabcn/viewthreadphptid=28854&extra=&page=1

ilovematlab是个不错的论坛，我也是刚发现，不过帮助很大，基本的问题在那都会有答案。

matlab里sq什么意思，SQ（Speed Quotient）是"大脑运转效率商数"的英文简称即为“速商”，它代表的是一个人的大脑在单位时间内对外界信息的摄取量和对外界事物变化的应变能力。简单的来说，SQ是一个人对外界事物进行客观认知和做出迅速反应的能力指数。

1、什么是美赛

美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）由美国数学及其应用联合会主办，是唯一的国际性数学建模竞赛，也是世界范围内最具影响力的数学建模竞赛，着重强调研究和解决方案的原创性、团队合作、交流及结果的合理性，体现了参赛选手研究问题、解决方案的能力及团队合作精神，为现今各类数学建模竞赛之鼻祖。赛题内容涉及经济、管理、环境、资源、生态、医学、安全等众多领域。

2、关于美赛

美国大学生数学建模竞赛目前分为两种类型MCM（Mathematical Contest In Modeling）和ICM（Interdisciplinary Contest In Modeling)，两种类型竞赛采用统一标准进行，竞赛题目出后，参赛队伍通过美赛官网进行选题，一共分为6种题型：

每个团队由1-3名同一所学校/机构中全日制或非全日制注册的本科生学生组成。在四天时间内，就指定的问题完成从建立模型、求解、验证到论文撰写的全部工作。

3、只要努努力，你就可以获奖

比赛奖项一般设置七项，Finalist 进入特等奖角逐未得到特等奖;且Unsuccessful Participant 和Disqualified 不计入统计。

6750%+1535%+709%+017%+014%=9025%

4、2022年美赛关键时间点

报名截止时间 美国东部时间2022年2月17日 15:00之前（星期四） 北京时间2022年2月18日 凌晨4:00之前（星期五）

比赛开始时间 美国东部时间2022年2月17日 17:00（星期四） 北京时间2022年2月18日 上午6:00（星期五）

比赛截止时间 美国东部时间2022年2月21日 20:00（星期一） 北京时间2022年2月22日 上午9:00（星期二）

提交方案截止时间 美国东部时间2022年2月21日 21:00（星期一） 北京时间2022年2月22日 上午10:00（星期二）

比赛结果公布时间 美国东部时间2022年5月20日之前发布

2022年美赛（MCM/ICM）辅助报名

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通过辅助报名过程简单，直接在线报名组队，使用微信/支付宝即可缴费，无须VISA等国外yhk，很大程度地方便了学生的报名。了解详情请识别上方二维码！

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5、参加美赛能获得什么？

1 锻炼和增强数学应用和科研创新能力；

2 提升英语水平（最终参赛论文全部以英文形式提交）；

3 保研留学直通车（美赛奖项价值颇高，在申请奖学金、保研和出国留学时具有很大优势）。

6、美赛准备小tips

为了帮助数学建模初学者快速学习数学建模，掌握数学建模基本知识，极值学院邀请数模名师肖老师、周老师、清华张博士、上交张博士共同开展了“数学建模系统培训课程”课程。

课程内容依托《全国大学生数学建模竞赛指南》书籍，重点讲解数学建模方法的原理和编程实现算法，深入浅出地为参赛者们讲解数学模型、Matlab编程、论文写作方法等各方面数学建模基础知识。

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课程内容

课程大纲

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第一章：数学建模竞赛入门

1、数学建模基础

2、数学建模简单模型

养猪致富、体育决策、传染模型、天气预测、衰变测年

3、论文写作排版

全文搭结构、逐条磨细节、档次靠亮点、功力在深美

4、竞赛简介与文献检索

了解赛事概况与评阅，查找文献助推思路

第二章：数学实验 *** 作

5、MATLAB入门——快速掌握matlab基本用法

6、lingo入门——快速掌握lingo基本用法

7、用MATLAB求解一些基本的高数问题

8、用MATLAB求解一些基本的概率论问题

9、用MATLAB进行矩阵运算和解决线性代数类问题

10、MATLAB工具箱——封装好的功能直接调用

第三章：数学模型与算法

11、线性规划

线性规划与整数线性规的分类

12、非线性规划

罚函数法、近似规划法、二次规划和一般非线性规划

13、层次分析法

层次分析法的原理与步骤

14、插值与拟合

不同次方的插值与拟合的MATLAB求解方法

15、时间序列

移动平均法、指数平滑法、自适应滤波法

16、微分方程

微分方程（A题的重点）的基本介绍与经典案例

17、动态规划

基本概念与最短路问题、投资分配问题和背包问题

18、回归与统计

参数估计、显著性检验、置信区间、逐步回归分析

19、经济类问题

五类相关经济问题的处理方法

20、计算机模拟

应用随机数的蒙特卡罗（Monte Carlo）方法及求解实例

21、图论

TSP问题、最短路问题、状态转移、最优树问题、竞赛图

22、排队论

详解排队论的四种重要模型及其求解

23、数据处理类问题

Logistic模型、灰色预测、神经网络、模糊综合评判

24、智能算法

元胞自动机、模拟退火与遗传算法

主讲老师

肖老师

985高校数学建模教练，人称“模教教主”。发表科研论文41篇， 带队获得国际竞赛：特等奖1项,一等奖12项，二等奖11项，获得全国竞赛:全国一等9项，获得研究生数模竞赛全国一等奖2项，二等奖7项。主编教材《大学生数学建模竞赛指南》、《实用数学建模与软件应用》、《基于Matlab和Lingo的数学实验》、《统计计算与软件应用》 等7本书籍。

朱老师

大学数学建模实验室主任，科技论文写作专家。2000年起先后指导学生参加各类大学生数学建模竞赛、节能减排社会实践与科技竞赛、挑战杯科技竞赛等。指导学生发表科技论文600多篇。

周老师

985高校副教授，硕士生导师。作为数学建模教练指导学生参加国际大学生数学建模竞赛获得特等奖一次、特等奖提名两次。

建模狂人

清华大学博士生，曾获得MathorCup 大学生数学建模挑战赛特等奖，美国大学生数学建模竞赛一等奖（两项），“高教社杯”全国大学生数学建模竞赛二等奖（两项），以及其他类型的数学建模竞赛奖项80多项。学校的数学建模竞赛指导和培训骨干成员。

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X=[3,5,7,-6,8,7]';

disp(['元素个数:', num2str(length(X))])

disp(['最大元素:', num2str(max(max(X)))])

结果：