01
首先，我們需要將我們要分析的數據文件整理為矩陣文件，即行列分明的數據文件。
02
我們打開matlab之後，點擊菜單欄裏的“import data”,準備加載我們需要統計分析的數據。
03
打開加載界面之後，我們找到我們要加載的數據文件，點擊打開。
04
在加載的界面，我們將類型選擇“matrix”矩陣列表，選擇我們需要導入的列數據，然後點擊右側的“improt selection”進行導入。
05
導入之後，我們點擊我們導入的矩陣列表，如圖中的“S260”，註意不要打開，選中即可，然後點擊菜單的“plots”,在繪圖工具欄裏，點擊圖標右側的小三角準備打開更多圖表類型。
06
在展開後的matlab圖標裏，我們找到“histfit”,並點擊打開。
07
最後，我們需要的正態分布圖及柱狀分布圖即繪制完成。
如何用matlab計算正態分布的標準差
方法/步驟
01
正態分布的數學表達
若隨機變量X服從壹個數學期望為μ、方差為σ^2的高斯分布，記為N(μ,σ?)。其概率密度函數為正態分布的期望值μ決定了其位置，其標準差σ決定了分布的幅度。服從正態分布的N(μ,σ?)的連續性隨機變量X的概率密度和累計概率密度函數分別如下圖所示：
02
matlab提供的關於正態分布的三個常用指令的調用語法規則和功能，詳見下圖所示：
03
正態分布標準差的集合表示，這壹步我們將計算指定區間的概率，標準差的含義和幾何表示。具體的計算、實現代碼、以及註釋如下圖所示：
04
下圖是上壹步計算代碼執行的結果。
05
正態分布標準差的概率意義
我們可以從上壹步圖中看出，觀察值x落在[μ-σ,μ+σ]，[μ-2σ，μ+2σ]，[μ-3σ，μ+3σ]區間的概率，即P(μ-k·σ≤x≤μ+k·σ)分別是0.68269，0.9545，0.9973。因為P(μ-k·σ≤x≤μ+k·σ)=P(x-k·σ≤x≤x+k·σ)，所以這個概率意義又可以說成：測量數據兩側的壹、二、三倍標準差區間包含該被測數據均值的概率分別是：0.68269，0.9545，0.9973。