在日常的数据分析工作中，Matlab是一个非常强大的工具箱，而`normfit`函数更是其中的明星成员之一。它主要用于对数据进行正态分布拟合，帮助我们快速了解数据的均值和标准差分布情况。💡
首先，我们需要准备好待分析的数据集，可以是实验测量值或模拟结果。调用`normfit`函数时，只需输入数据向量即可，比如：
```matlab
[data_mean, data_std] = normfit(your_data);
```
其中，`data_mean`代表数据的均值估计值，而`data_std`则是标准差的估计值。这两种参数能够很好地描述数据的整体趋势和离散程度。🎯
此外，`normfit`还支持置信区间的计算，这对于评估结果的可靠性至关重要。通过设置置信水平（如95%），我们可以得到更精确的结果。例如：
```matlab
[~, ~, lower, upper] = normfit(your_data, 0.95);
```
这将返回均值和标准差的上下界，进一步增强数据分析的严谨性。📚
总之，`normfit`不仅操作简便，而且功能强大，是每位科研工作者和工程师不可或缺的好帮手！📊📈 Matlab 数据分析 正态分布