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一、最小二乘法

x=1896:4:2009

//指的是x从1896开始，每一个新的x加4知道大于2008，即x=[1896,1900,1904,...,2008]
y=[12.00,11.00,11,11.2,10.8,10.8....]
p=polyfit(x,y,1);

//拟合函数y(x)(1次函数，如果第三个变量是n，就是n次函数)
x1=1896:4:2016
y1=polyval(p,x1)

//计算x1对应的y1，这里的p是一个数组
polt(x,y,'b*',x1,y1,'b-');

//画出函数，（x,y）用‘*’标记，（x1,y1）用实线连起来

二、最大似然法（就是做一个最佳的正太分布）

data=[83，75，...58]；
//输入数据
[mu,sigma]=normfit(data);

//拟合出最佳的正态分布的μ和σ；相似的其他函数可以参考

http://conanswp.blog.163.com/blog/static/4100770520122143240836/
[y,x]=hist(data,35);
bar(x,y,'FaceColor','r','EdgeColor','w');box off
xlim([mu-3*sigma,mu+3*sigma])
a2=axes;
ezplot(@(x)normpdf(x,mu,sigma),[mu-3*sigma,mu+3*sigma])
set(a2,'box','off','yaxislocation','right','color','none')
title '频数直方图与正态分布密度函数（拟合）'

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