请教怎么把数据拟合成曲线？

abababa

例如我有一组测量数据：
[5.3,5.4,5.7,5.8,5.9...]单位毫米
[1.4,1.6,1.8,2.1,2.5,2.7...]单位千次

我已经画出这组数据的直方图了，它近似正态分布，但又不全是，在最高峰的左侧一点点出现次数要多出很多，右侧一点点明显少很多，但其它部分还算对称。怎么能拟合出它的近似曲线？能不能从中求出$\mu,\sigma$？
我对这方面的基础知识不了解，只是想找一个方法来作出这个曲线和相关的参数。

青青子衿

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1. data = {{1.4, 5.3}, {1.6, 5.4}, {1.8, 5.7}, {2.1, 5.8}, {2.5, 5.9}};
2. model = 1/(a Sqrt[2 \[Pi]]) Exp[-((x - b)^2/(2 a^2))];
3. fit = FindFit[data, model, {a, b}, x]

复制代码

但是，效果并不理想

abababa

回复 2# 青青子衿
之前只是一个示例性的说明，下面这组是原数据：
x(毫米)=[3.4, 4.3, 4.6, 4.7, 4.8, 4.9, 5, 5.1, 5.2, 5.3, 5.4, 5.5, 5.6, 5.7, 5.8, 5.9, 6, 6.1, 6.2, 6.3, 6.4, 6.5, 6.6, 6.7, 6.8, 6.9, 7, 7.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.7, 7.8, 7.9, 8, 8.1, 8.2, 8.3, 8.4, 8.5, 8.6, 8.7, 8.8, 8.9, 9, 9.1, 9.2, 9.3, 9.4, 9.5, 9.6, 9.7, 9.8, 9.9, 10, 10.1, 10.2, 10.3, 10.4, 10.5, 10.6, 10.7, 10.8, 10.9, 11, 11.2, 11.3, 11.4, 11.5, 11.6, 11.7, 11.8, 12, 12.1, 12.2, 12.3, 12.4, 12.5, 12.6, 12.7, 12.8, 12.9, 13, 13.1, 13.2, 13.4, 13.5, 13.8, 14, 14.2, 14.3, 14.4, 14.5, 14.9, 15, 15.2, 15.3, 15.6, 16.4, 16.6, 17.1, 17.4, 18, 19.2, 26.5]
y(千次)=[1, 2, 3, 2, 5, 3, 8, 1, 10, 10, 12, 8, 21, 11, 24, 35, 29, 42, 110, 68, 94, 163, 193, 216, 372, 251, 24, 34, 72, 31, 23, 42, 33, 20, 57, 25, 38, 25, 48, 17, 16, 21, 18, 10, 12, 11, 25, 9, 17, 6, 8, 13, 7, 4, 7, 4, 21, 10, 7, 8, 4, 3, 3, 2, 3, 5, 4, 3, 1, 4, 3, 3, 3, 2, 2, 2, 1, 3, 4, 1, 2, 2, 1, 1, 3, 3, 3, 4, 2, 1, 5, 1, 1, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1]

如果按频率图画出柱状的样式，是很像正态分布的，后来查了一下，我说的这种情况可能属于偏态分布。但是用2楼的方法，画出图来感觉也不像。
我试着用正态分布的方法求了$\mu,\sigma$，但是画函数时感觉不太对，而且我想要的是那个曲线正好重叠在柱状图上面的那种。

青青子衿

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有这么多组数据呀！（107组数据）

abababa

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这个曲线最后要怎么做呢？我画出频率图之后，想把那个曲线同时绘制在图上。我是用网页的javascript画图库画的，想知道要怎么求相关的参数，还有那个拟合曲线的函数要怎么写。最终的结果类似于

不过这个图是正态分布的图，我的数据不太符合。