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

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。

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。

在Matlab开发中，使用以下函数可以绘制科赫曲线的分形图。该函数通过递归方式实现科赫曲线的生成，并能够展示出其独特的分形特性。

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中的列数很大并且进行引导计算时，这个功能非常有用，可以帮助有效地估计相关矩阵的百分位数和标准差，避免传统方法中计算资源和时间的浪费。

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。

随着金融科技的发展，QR分位数回归方法在数据分析中日益突出。

matlab开发-使用bgv21块库的绑定图。该块库支持通过标准Simulink编辑器进行图形化编程。