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matlab在概率统计中的应用 二维高斯数据的可视化 江 静 201031282 v1.二维高斯数据的生成 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。 v2.二维高斯分布在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 vmeshgrid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。 vX,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 vclear; vclc; vA=randn(10000,2); %随机生成二维高斯数据； vmu1=mean(A); %求A的均值； vSigma2=cov(A); %求A的协方差矩阵； vx,y=meshgrid(linspace(-5,5,100); vxy=x(:) y(:); %产生网格数据; vp=mvnpdf(xy,mu1,Sigma2); %求取联合概率密度; vP=reshape(p,100,); %矩阵变换 ； vsubplot(1,2,1);surf(x,y,P);. %绘制曲面图； vtitle(二维高斯曲面图（surf） ) vsubplot(1,2,2);mesh(x,y,P);. %绘制线框
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