Quantile Probability Plot 使用Matlab开发的分位数概率图

概率基础的入门书看了不少，但这本《Probability Essentials》算是我个人比较推荐的一个。内容蛮系统的，数学推导也讲得清楚，比较适合刚上手或者打算打基础的朋友。你要是平时在看像概率论与数理统计这种教材，那这个资源可以作为一个对照的补充，尤其适合复习或者查缺补漏。 统计学的基础概念讲得挺直白，从古典概型讲到条件概率，思路清晰。像那种经常让人绕晕的全概率公式、贝叶斯公式，这本里都有图解和应用举例，看起来顺多了。 数理统计的内容也没落下，估计、检验什么的，配合教材复习效果还不错。是你准备考试或者面试数据岗的话，这种资源多看看还是挺有的。 顺便放一组扩展资料，都是比较靠谱的： 概

彩色点图用于随机数据点可视化，模仿连续的2D概率分布。函数Coldotplot(x,y,s0,Ad)在散点图上创建大小与它们在点群中的密度相对应的点。较大的点在密集的区域也将具有更“热”的颜色。数据x和y是相同大小的向量，s0是每个数据点周围的局部半径参数（默认值= 0.5）。Ad是加权点区域的可视化参数（默认值= 1）。警告：对于非常大的x和y尺寸可能会很慢。这个基础版本可以进一步改进。%例子： N = 1000； x=randn(1,N); y=10*randn(1,N); s0 = 0.5; Ad=0.2； %绘制密度颜色图Coldotplot(x,y,s0,Ad)

Matlab绘图优化-使用Matlab Plot Gallery创建网格图。从函数创建网格图。

beta 分布的概率密度的 Matlab 代码，用起来还挺顺手的，尤其是你在做分位数回归或者标量回归的时候，一些统计建模问题就方便。代码结构比较清晰，变量命名也还算规范，拿来改改就能直接上手。 强烈推荐你看一下作者的数据部分，整理得蛮全面。用的是TCGA 影像和cBioPortal 的临床数据，搞影像组学或机器学习建模的朋友应该会喜欢。而且都是现成的数据集，直接下载、跑代码都没问题。 顺便一提，里面用到了Beta 分布来建模图像强度的变化，再结合一些临床变量做关联。这一套流程做科研用合适，尤其你要发 paper 时，参考价值挺大。 建议你搭配一起看：Beta 分布概率密度函数的代码，还有Mat

这是一段包含Matlab代码的分位数回归分析，代码完备且有详细注释，还显示了运行时间。

CORRPERC对输入变量Y的相关矩阵执行引导程序（大小等于n_iters），并计算每个相关的百分比corrsperc（根据输入perc）。该函数还提供每个相关性的标准偏差corrstd。调用方式为：[corrsperc, corrstd] = corrperc(Y, perc, n_iters)返回大小为(N * (N - 1) / 2)-by-length(perc)的矩阵。若输入四个参数：[corrsperc, corrstd] = corrperc(Y, perc, n_iters, 1)，返回大小为N×N×length(perc)的矩阵。 为什么需要这个功能？当变量Y中的列数很大并且

如果你想展示角度分布的数据，Rosette Plot（玫瑰图）是一种挺不错的选择。它以圆形方式呈现数据在不同方向上的分布，类似于风向玫瑰图，适合那些具有周期性或者角度分布的数据。比如，你可以用它来气象数据，看看风的方向和频率，或者在粒子物理学中观察粒子轨迹。创建一个玫瑰图其实不难，只需利用 MATLAB 中的polar函数就能快速绘制出基本图形。，你还可以自定义图形，比如修改颜色、添加网格线、调整透明度，甚至在扇区里加入数据标签。通过thetagrids和rgrids函数，你能添加角度网格和半径刻度，让图形更直观。哦，如果你有多个数据系列想叠加展示，MATLAB 也支持这一点，只需使用hold

在MATLAB中开发三球平衡图，创建名为f(theta, phi)的三维对数函数。

MATLAB提供了一种利用Delaunay三角剖分从离散数据绘制曲面的方法。同时，MATLAB还提供了splitInterpolant函数，允许在现有的离散数据中进行插值而无需转换为常规网格。这种方法特别适用于非均匀分布的X、Y和Z向量形式的粗糙数据。生成的彩色表面图展示了插值效果，即使在原始数据中存在间断。相关示例文件展示了该函数的多种应用场景。