Eu tenho uma pergunta sobre a distribuição normal (commu = 0 esigma = 1).

Vamos dizer que em primeiro lugar chamo randn ou normrnd desta maneira

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

Agora, para avaliar como os valores x bons se encaixam na distribuição normal, eu chamo

[a,b] = normfit(x);

e ter um suporte gráfico

histfit(x)

Agora, chegue ao cerne da questão: se eu não estiver satisfeito o suficiente em como x se ajusta à distribuição normal dada, como posso otimizarx a fim deajustar melhor a distribuição normal esperada com0 média e1 desvio padrão?? Às vezes, por causa dos poucos valores de representação (isto é,4096 nesse caso),x se encaixa muito mal o Gaussian esperado, de modo que eu quero manipularx (linearmente ou não, não importa realmente nesta fase), a fim de obter um melhor condicionamento físico.

Eu gostaria de comentar que tenho acesso à caixa de ferramentas estatísticas.

EDITAR

Eu fiz o exemplo comnormrnd erandn porque meus dados são supostos e esperados para ter distribuição normal. Mas, dentro da questão, essas funções são úteis apenas para entender melhor minha preocupação.

Seria possível aplicar um ajuste de mínimos quadrados?

Geralmente a distribuição que recebo é semelhante à seguinte:

Minhas