matlab中normfit的使用
最近在写论文的过程中,利用RFV(随机模糊变量)表示传感器的不确定性,需要求一组数据均值和标准差,在matlab中找到了normfit函数,具体的使用的方法以及语法如下.normal:Normal parameter estimatesnormfit函数的语法:[muHat,sigmaHat] = normfit(x)x:输入的数据muHat:表示正态分布中均值μ的...
最近在写论文的过程中,利用RFV(随机模糊变量)表示传感器的不确定性,需要求一组数据均值和标准差,在matlab中找到了normfit函数,具体的使用的方法以及语法如下.
normfit:
Normal parameter estimates
normfit函数的语法:
[muHat,sigmaHat] = normfit(x)
x:输入的数据 muHat:表示正态分布中均值μ的估计值; sigmaHat:表示正态分布中标准偏差σ的估计值;
[muhat,sigmahat,muci,sigmaci] = normfit(x)
各个参数的具体含义如下: x:输入的数据 muhat:表示正态分布中均值μ的估计值; sigmahat:表示正态分布中标准偏差σ的估计值; muci:为置信区间; sigmaci:为置信区间对应的置信度.
[muHat,sigmaHat,muCI,sigmaCI] = normfit(x,alpha)
[muHat,sigmaHat,muCI,sigmaCI] = normfit(x,alpha) specifies the confidence level for the confidence intervals to be 100(1–alpha)%.via 官方文档
alpha:指定置信度(1-alpha)的置信区间
下面举一个例子(官方文档中的例子):
rng('default') % For reproducibility
x = normrnd(3,5,[1000,1]);
% Find the parameter estimates and the 99% confidence intervals.
[muHat,sigmaHat,muCI,sigmaCI] = normfit(x,0.01)
输出的结果:
muHat = 2.8368
sigmaHat = 4.9948
muCI = 2×1
2.4292
3.2445
sigmaCI = 2×1
4.7218
5.2989
muHat is the sample mean, and sigmaHat is the square root of the unbiased estimator of the variance. muCI and sigmaCI are the 99% confidence intervals of the mean and standard deviation parameters. The first row is the lower bound, and the second row is the upper bound.
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