原文地址:用ksdensity求取一般函数数据的概率密度函数方法以及高斯联合分布对象的认识作者:soar例题: 计算标准正态分布随机变量在[-2:1:2]处的概率密度值,泊松分布随机变量在点[0:1:4]的密度函数值,高斯联合分布的概率密度函数曲面和任意函数数据的概率密度分布. 程序如下: p1=pdf( normal ,-2:2,0,1) %标准正太分布n(1,0)在[-2:1:2]的概率密度值 p2=pdf( poisson ,0:4,1:5) %泊松分布p(1)在0,p(2)在1.....p(5)在4处的概率密度值 m =[1,2;-3 -5]; sigma=cat(3,[2 0;0 .5],[1 0;0 1]); p=ones(1,2)2; obj=gmdistrib tion(m ,sigma,p) %高斯联合分布,其中obj(可任意命名)是指联合分布对象,p为相关系数 ezs rf(@(x,y)pdf(obj,[x,y]),[-10,10],[-10,10]) %ezs rf(f n,[xmin,xmax],[ymin,ymax]) rand=randn(1000,1); % randn(m,n)产生mxn标准正态随机数据矩阵 fx=sin((1:1000)*pi500); [f,xi]=ksdensity(rand+5*fx ); % ksdensity函数一般用来求取一般函数数据的概率密度函数 fig re; plot(xi,f);