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数据统计 1.中文名称： 概率密度函数 定义： 当试验次数无限增加，直方图趋近于光滑曲线，曲线下包围的面积表示概率。该曲线称为概率密度函数。 　　连续型随机变量的确切定义应该是:分布函数为连续函数的随机变量称为连续型随机变量。其含义不是随机变量的取值范围具有连续性，而是其取值的概率具有连续性。连续型随机变量往往通过其概率密度函数进行直观地描述，连续型随机变量的概率密度函数f（x）具有如下性质： 　　 　　这里指的是一维连续随机变量，多维连续变量也类似。 　　随机数据的概率密度函数:表示瞬时幅值落在某指定范围内的概率，因此是幅值的函数。它随所取范围的幅值而变化。 2.写成subplot（m,n,p）或者subplot（m n p）。 subplot是将多个图画到一个平面上的工具。其中，m表示是图排成m行，n表示图排成n列，也就是整个figure中有n个图是排成一行的，一共m行，如果第一个数字是2就是表示2行图。p是指你现在要把曲线画到figure中哪个图上，最后一个如果是1表示是从左到右第一个位置。 3. polyfit函数的使用 MATLAB软件提供了基本的曲线拟合函数的命令． 多项式函数拟合：a=polyfit(xdata,ydata,n) 其中n表示多项式的最高阶数，xdata，ydata为将要拟合的数据，它是用数组的方式输入．输出参数a为拟合多项式 y=a1xn+...+anx+a n+1的系数 多项式在x处的值y可用下面程序计算． y=polyval(a,x,m) 线性：m=1, 二次：m=2, … polyfit的输出是一个多项式系数的行向量。为了计算在xi数据点的多项式值，调用MATLAB的函数polyval。 例： x=0:0.1:1; y=[-0.447 1.978 3.28 6.16 7.08 7.34 7.66 9.56 9.48 9.30 11.2]; A=polyfit(x,y,2) Z=polyval(A,x); Plot(x,y,’r*’,x,z,’b’) polyfit不能保证你每次都能得到最优解，math的答案是使用数值计算。个人认为，对于这种非线性的曲线，尽量不要使用ployfit, ployfit多项式抑合适合线性方程！！ 用polyfit（）函数去拟合这么复杂的曲线不太合适，polyfit（）函数对于数据遵循多项式分布是比较好的，一般来说，利用polyfit（）函数拟合的阶数不要超过5阶。如果是不需要得到拟合曲线的函数，只是把这些点利用一些光滑曲线连接，建议使用三次样条函数spline（）进行插值即可。 4. Matlab工具一,多项式1.找出多项式的根,即多项式为零的值.在MATLAB里,多项式由一个行向量表示,它的系数是按降序排列.例如,输入多项式x4-12x3+0x2+25x+116p=[1 -12 0 25 116]p =1 -12 0 25 116注意,必须包括具有零系数的项.给出这种形式,用函数roots找出一个多项式的根.r=roots(p)%matlab中对字母严格区分大分小写r =11.7473 2.7028 -1.2251 + 1.4672i-1.2251 - 1.4672i因为在MATLAB中,无论是一个多项式,还是它的根,都是向量,MATLAB按惯例规定,多项式是行向量,根是列向量.给出一个多项式的根,也可以构造相应的多项式.在MATLAB中,命令poly执行这个任务.pp=poly(r)pp =1.0e+002 *Columns 1 through 4 0.0100 -0.1200 0.0000 0.2500 Column 5 1.1600 + 0.0000i pp=real(pp) %throw away spurious imaginary partpp =1.0000 -12.0000 0.0000 25.0000 116.0000MATLAB当用根重组多项式时,如果一些根有虚部,由于截断误差,则poly的结果有一些小的虚部,这是很普通的.消除虚假的虚部,只要使用函数real抽取实部.2.导数MATLAB为多项式求导提供了函数polyder.gg =1 6 20 48 69 72 44h=polyder(g)h =6 30 80 144 138 723.估值根据多项式系数的行向量,可对多项式进行估值.在MATLAB中,这由函数polyval来完成.x=linspace(-1, 3) ; % choose 100 data points between -1and 3.p=[1 4 -7 -10] ; %