histfit

평균이 10이고 분산이 1인 정규분포에서 크기가 100인 표본을 생성합니다.

rng default; % For reproducibility
r = normrnd(10,1,100,1);

정규분포가 피팅된 히스토그램을 생성합니다.

histfit(r)

histfit은 fitdist를 사용하여 분포를 데이터에 피팅합니다. 피팅에 사용되는 모수를 가져오려면 fitdist를 사용하십시오.

pd = fitdist(r,'Normal')

pd = 
  NormalDistribution

  Normal distribution
       mu = 10.1231   [9.89244, 10.3537]
    sigma =  1.1624   [1.02059, 1.35033]

모수 추정값 다음에 있는 구간은 분포 모수에 대한 95% 신뢰구간입니다.

평균이 10이고 분산이 1인 정규분포에서 크기가 100인 표본을 생성합니다.

rng default; % For reproducibility
r = normrnd(10,1,100,1);

6개 Bin을 사용하여 정규분포가 피팅된 히스토그램을 생성합니다.

histfit(r,6)

모수 (3,10)을 사용하여 베타 분포에서 크기가 100인 표본을 생성합니다.

rng default;  % For reproducibility
b = betarnd(3,10,100,1);

10개 Bin을 사용하여 베타 분포가 피팅된 히스토그램을 생성합니다.

histfit(b,10,'beta')

모수 (3,10)을 사용하여 베타 분포에서 크기가 100인 표본을 생성합니다.

rng default;  % For reproducibility
b = betarnd(3,10,[100,1]);

10개 Bin을 사용하여 평활화 함수가 피팅된 히스토그램을 생성합니다.

histfit(b,10,'kernel')

평균이 3이고 분산이 1인 정규분포에서 크기가 100인 표본을 생성합니다.

rng('default') % For reproducibility
r = normrnd(3,1,100,1);

두 개의 서브플롯이 있는 Figure를 만들고 Axes 객체를 ax1 및 ax2로 반환합니다. 대응되는 Axes 객체를 참조하여 각 좌표축 세트에 정규분포가 피팅된 히스토그램을 만듭니다. 왼쪽 서브플롯에 10개 Bin이 있는 히스토그램을 플로팅합니다. 오른쪽 서브플롯에 5개 Bin이 있는 히스토그램을 플로팅합니다. 대응되는 Axes 객체를 title 함수로 전달하여 각 플롯에 제목을 추가합니다.

ax1 = subplot(1,2,1); % Left subplot
histfit(ax1,r,10,'normal')
title(ax1,'Left Subplot')

ax2 = subplot(1,2,2); % Right subplot
histfit(ax2,r,5,'normal')
title(ax2,'Right Subplot')

평균이 10이고 분산이 1인 정규분포에서 크기가 100인 표본을 생성합니다.

rng default % for reproducibility
r = normrnd(10,1,100,1);

정규분포가 피팅된 히스토그램을 생성합니다.

h = histfit(r,10,'normal')

h = 
  2x1 graphics array:

  Bar
  Line

히스토그램의 막대 색을 변경합니다.

h(1).FaceColor = [.8 .8 1];

밀도 곡선의 색을 변경합니다.

h(2).Color = [.2 .2 .2];