做出一段数据的概率分布和概率密度？

1 如何由一个变量的试验数据得到这是概率密度函数？

        比如说它符合正态分布（假设H0：观察分布符合正态分布）那么可以算出那组数据的组数n、平均数、标准差s。然后查正态分布的u值表算出p小于（y-平均数）/标准差s的概率，再算出理论次数E=np，最后可以根据卡平方测验，得到接受或否定HO的结论。若结果X小于Xa（查卡平方得到的参考值），则接受HO假设，即观察分布符合正态分布。

什么是组数n？p和y又分别代表什么？

       就是将提问所说的“关于这个随机变量的一组数据”进行分组（至于如何分组就看实际情况了，你应该会的吧？），得到一系列的组，例如32.5-42.5，42.5-52.5………，组数就是n。观察数以y表示，例如yi（i为下标）=28，37，……。p的值，例如：p（u<42.5）=p[y<（42.5-平均值）/标准差]，然后差u值表，得到概率p的值。

标准正态分布的分别是normal(z)以及normalden(z)
2 已知一组数据 怎样求其概率密度函数和概率分布函数？
   一般可以用分布拟合，有参数和非参数拟合，但你这里事先不知道分布，故只能用非参数分布拟合，可以用
ksdensity 函数。

3 一组离散的数据如何估计其概率密度
有很多办法可以用。最简单的是histogram，就是直方图方法：每个数据点代表一个单位长方体，对每个数据点进行统计求和即可。这是KDE(kernel
Density estimation)方法的一个特例。

4 已知一组数据，Matlab用什么函数得到其概率分布？
已知一组数据，怎样得到其概率分布？数据x个数很多，为10000*1向量。
我想得到其95%的置信区间，不知道用哪个函数，最好能画出图来，谢谢~
另：我用cdfplot只能得到其分布函数和x的关系，意欲得概率分布和x的关系图，数据较多，是否可以考虑其连续？就像正态分布图那样，用面积来表示呢？

ksdensity是求一组数据的概率密度曲线。

ksdensity为一元密度估计中的kernel
estimation，满足   积分符号Kx=1，刚好和概率密度一致。

还有一个问题，怎样直接得到一组数据95%的置信区间呢？
我用的方法太笨了，得到其概率密度、均值和方差后，用逆累积分布函数logninv(Y,mu,sigma)，当Y=0.975和Y=0.025时得到a=0.05的x值。
各位有没有好方法呢？







分布函数是概率密度的积分。