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1、matlab在概率统计中的应用 二维高斯数据的可视化,江 静 201031282,1.二维高斯数据的生成 直接采用randn(m,n)函数就可以了，它生成的就是符合（0，1）标准正态分布随机数。若要生成均值为mu，均方差为sigma的正态分布随机数，可以用 randn.*sigma+mu 命令或者 normrnd(mu,sigma,m,n)产生。 2.二维高斯分布在matlab中可视化 从视觉上来看应该是一个三维的图像。XoY平面是由meshgrid（x，y）函数来创建的二维网格数据。第三维Z轴就是randn(m,n)产生的二维高斯数据所对应的概率密度。,meshgrid(x,y)函数 mes
2、hgrid命令是以x,y向量为基准，来产生在xy平面的栅格点坐标值的矩阵。 X,Y=meshgrid(x,y) 说明：X,Y是栅格点的坐标，为矩阵；x,y为向量。当两向量取值相同时，可省略一个参数。,二维随机数的协方差,通常协方差矩阵也可以这样表示，二维样本相关系数也就是下面的 ，由于是线性无关的，故相关系数为0。,二维正态分布的联合概率 密度即分布函数,clear; clc; A=randn(10000,2); %随机生成二维高斯数据； mu1=mean(A); %求A的均值； Sigma2=cov(A); %求A的协方差矩阵； x,y=meshgrid(linspace(-5,5,100); xy=x(:) y(:); %产生网格数据; p=mvnpdf(xy,mu1,Sigma2); %求取联合概率密度; P=reshape(p,100,); %矩阵变换 ； subplot(1,2,1);surf(x,y,P);. %绘制曲面图； title(二维高斯曲面图（surf） ) subplot(1,2,2);mesh(x,y,P);. %绘制线框图； title(二维高斯线框图(mesh),实现代码如下：,Thank you!,
