Tengo una pregunta sobre la distribución normal (conmu = 0 ysigma = 1).

Digamos que primero llamo randn o normandr de esta manera

x = normrnd(0,1,[4096,1]); % x = randn(4096,1)

Ahora, para evaluar qué tan buenos valores de x se ajustan a la distribución normal, llamo

[a,b] = normfit(x);

y tener un soporte gráfico.

histfit(x)

Ahora pase al núcleo de la pregunta: si no estoy lo suficientemente satisfecho con la forma en que x se ajusta a la distribución normal dada, ¿cómo puedo optimizar?x a fin de quemejor ajuste a la distribución normal esperada con0 significa y1 desviación estándar?? A veces debido a los pocos valores de representación (es decir,4096 en este caso),x encaja muy mal el esperado gaussiano, por lo que quiero manipularx (linealmente o no, en realidad no importa en esta etapa) para obtener un mejor estado físico.

Me gustaría señalar que tengo acceso a la caja de herramientas estadísticas.

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Hice el ejemplo connormrnd yrandn Se supone que mis datos tienen una distribución normal. Pero, dentro de la pregunta, esas funciones solo son útiles para comprender mejor mi preocupación.

¿Sería posible aplicar un ajuste de mínimos cuadrados?

Generalmente la distribución que obtengo es similar a la siguiente:

Mi