无论如何在MATLAB中找到直方图值的密度？答案

【问题标题】：Is there anyway to find the density of histogram values in MATLAB?无论如何在MATLAB中找到直方图值的密度？
【发布时间】：2015-07-20 22:06:15
【问题描述】：

我有 7 个向量，范围在 0 到 0.99 之间。每个向量中的条目数是不同的，因此比较它们的直方图是“不公平的”，因为假设变量是间隔的，bin 计数和条目数之间应该存在直接相关性。我有兴趣绘制值密度的平滑曲线。因此，对于一个向量 a 的 n 值从 0 到 0.99，我想要一个 0 到 0.99 的 x 轴，y 轴是与这些值相关的概率。

有什么想法或见解吗？

【问题讨论】：

标签： matlab histogram distribution probability-density

【解决方案1】：

不确定你想要什么样的平滑，但知道如何开始：

%some example vectors of different length
p=[10,100,1000,10000];
D=arrayfun(@(x)(rand(x,1)),p,'uni',false);
%defining the range
support=[0:.1:1];
%make sure we don't miss a value
esupport=support;
esupport(end+1)=inf;
%define a function which uses histc to calculate the emperical probability for each bin
epdf_bin=@(x)histc(x,esupport)/numel(x);
%evaluate emperical probability
E=cellfun(epdf_bin,D,'uni',false);

M=cat(2,E{:});
%plot
bar(M);
%print legend
legend(arrayfun(@num2str,p,'uni',false));
%fix x axis labels
set(gca,'XTick',.5:numel(support))
set(gca,'XTickLabel',support)

【讨论】：

抱歉打扰了，但是有没有办法让这个直方图看起来像一条曲线？
据我了解，绘制曲线是错误的。您没有 pdf，也无法从数据中获取。

【解决方案2】：

[h,b] = hist( my_data, Nbins );
plot( b, h / sum(h) );

【讨论】：