从均值为10，方差为1的正态分布生成规模为100的样本。

rng默认的；%的再现性r = normrnd (1100 1);

构造一个正态分布拟合的直方图。

histfit(右)

histfit使用fitdist使分布符合数据。使用fitdist获取拟合所用的参数。

pd = fitdist (r,“正常”）

正态分布mu = 10.1231 [9.89244, 10.3537] sigma = 1.1624 [1.02059, 1.35033]

参数估计旁边的区间是分布参数的95%置信区间。

从均值为10，方差为1的正态分布生成规模为100的样本。

rng默认的；%的再现性r = normrnd (1100 1);

使用符合正态分布的6个箱体构建直方图。

histfit (r, 6)

从带有参数(3,10)的beta分布生成大小为100的样本。

rng默认的；%的再现性1 b = betarnd (10100);

构建一个柱状图，使用10个箱与贝塔分布拟合。

histfit (b 10“β”）

从带有参数(3,10)的beta分布生成大小为100的样本。

rng默认的；%的再现性b = betarnd(3 10[1] 100年);

构建一个直方图，使用10个箱子与平滑函数拟合。

histfit (b 10“内核”）

生成一个大小的样本One hundred.正态分布的均值3.和方差1．

rng (“默认”）%的再现性1 r = normrnd (1100);

创建一个带有两个子图的图形，并返回轴对象作为ax₁和ax2．创建一个直方图与正态分布拟合在每一组轴通过参考相应轴对象。在左边的子图中，绘制一个包含10个箱子的直方图。在右边的子图中，绘制一个有5个箱子的直方图。通过传递相应的属性，为每个地块添加一个标题轴对象的标题函数。

ax₁=情节(1、2、1);%左次要情节histfit (ax₁,r, 10,“正常”)标题(ax₁,“左次要情节”) ax2 = subplot(1,2,2);%对次要情节histfit (ax2, r, 5,“正常”)标题(ax2,“对次要情节”）

从均值为10，方差为1的正态分布生成规模为100的样本。

rng默认的%的再现性r = normrnd (1100 1);

构造一个正态分布拟合的直方图。

h = histfit (r 10“正常”）

h = 2x1图形数组:Bar Line

改变柱状图的柱状颜色。

h(1)。FaceColor =[。8。8 1];

改变密度曲线的颜色。

h(2)。颜色=[。2。2。2);