我想要一些数据来拟合相应的高斯分布。
数据本来就应该是高斯分布，但由于某些过滤原因，它们不会完全匹配规定的和预期的高斯分布。因此，我的目标是减少数据和所需分布之间的现有分散。
例如，我的数据符合高斯分布，如下所示：
近似值已经很不错了，但我真的很想处理模拟数据和预期分布之间仍然有形的分散。
我怎样才能做到这一点？
将数据拟合到高斯分布
信息处理
matlab
高斯
2022-01-30 07:12:45
1个回答
最小二乘拟合可能是您正在寻找的，因为这是在最佳拟合曲线周围具有高斯分布的数据点的最大似然估计。
MATLAB中已经有一个内置函数lsqcurvefit：
如果您需要对该主题有更深入的了解，我写了一篇关于线性和非线性最小二乘法（Gauss-Newton，Levenberg-Marquardt）的教程文章：
请注意，您是在询问如何使用一些实际的软件（即 MATLAB），而本网站更多地是关于原则和实践。您可以在其他论坛（例如StackOverflow）上找到有关 MATLAB 的提示。
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