1． 概述
Matlab 的数理统计工具箱是 Matlab 工具箱中较为简单的一个，其牵扯的数学知识是大
家都很熟悉的数理统计，因此在本文中，我们将不再对数理统计的知识进行重复，仅仅列出
数理统计工具箱的一些函数，这些函数的意义都很明确，使用也很简单，为了进一步简明，
本文也仅仅给出了函数的名称，没有列出函数的参数以及使用方法，大家只需简单的在
Matlab 工作空间中输入“help 函数名” ，便可以得到这些函数详细的使用方法。
2． 参数估计
betafit β分布数据的参数估计和置信区间
betalike β对数似然函数
binofit 二项数据参数估计和置信区间
expfit 指数数据参数估计和置信区间
gamfit γ分布数据的参数估计和置信区间
gamlike γ对数似然函数
mle 最大似然估计
normlike 正态对数似然函数
normfit 正态数据参数估计和置信区间
poissfit 泊松数据参数估计和置信区间
unifit 均匀分布数据参数估计
weibfit Weibull 数据参数估计和置信区间
3． 累积分布函数
betacdf β累积分布函数
binocdf 二项累积分布函数
cdf 计算选定的累积分布函数
chi2cdf 累积分布函数
expcdf 指数累积分布函数
fcdf F累积分布函数
gamcdf γ累积分布函数
geocdf 几何累积分布函数
hygecdf 超几何累积分布函数
logncdf 对数正态累积分布函数
nbincdf 负二项累积分布函数
ncfcdf 偏 F累积分布函数
nctcdf 偏 t 累积分布函数
ncx2cdf 偏 累积分布函数
normcdf 正态累积分布函数
poisscdf 泊松累积分布函数
raylcdf Reyleigh 累积分布函数
tcdf t 累积分布函数
unidcdf 离散均匀分布累积分布函数
unifcdf 连续均匀分布累积分布函数
weibcdf Weibull 累积分布函数
4． 概率密度函数
betapdf β概率密度函数
binopdf 二项概率密度函数
chi2pdf 概率密度函数
exppdf 指数概率密度函数
fpdf F概率密度函数
gampdf γ概率密度函数
geopdf 几何概率密度函数
hygepdf 超几何概率密度函数
lognpdf 对数正态概率密度函数
nbinpdf 负二项概率密度函数
ncfpdf 偏 F概率密度函数
nctpdf 偏 t 概率密度函数
ncx2pdf 偏 概率密度函数
normpdf 正态分布概率密度函数
pdf 指定分布的概率密度函数
poisspdf 泊松分布的概率密度函数
raylpdf Rayleigh 概率密度函数
tpdf t 概率密度函数
unidpdf 离散均匀分布概率密度函数
unifpdf 连续均匀分布概率密度函数
weibpdf Weibull 概率密度函数
5． 逆累积分布函数
betainv 逆β累积分布函数
binoinv 逆二项累积分布函数
chi2inv 逆 累积分布函数
expinv 逆指数累积分布函数
finv 逆 F累积分布函数
gaminv 逆γ累积分布函数
geoinv 逆几何累积分布函数
hygeinv 逆超几何累积分布函数
logninv 逆对数正态累积分布函数
nbininv 逆负二项累积分布函数
ncfinv 逆偏 F累积分布函数
nctinv 逆偏 t 累积分布函数
ncx2inv 逆偏 累积分布函数
norminv 逆正态累积分布函数
possinv 逆正态累积分布函数
raylinv 逆 Rayleigh 累积分布函数
tinv 逆 t 累积分布函数
unidinv 逆离散均匀累积分布函数
unifinv 逆连续均匀累积分布函数
weibinv 逆 Weibull 累积分布函数
6． 分布矩函数
betastat 计算β分布的均值和方差
binostat 二项分布的均值和方差
chi2stat 计算 分布的均值和方差
expstat 计算指数分布的均值和方差
fstat 计算 F分布的均值和方差
gemstat 计算γ分布的均值和方差
geostat 计算几何分布的均值和方差
hygestat 计算超几何分布的均值和方差
lognstat 计算对数正态分布的均值和方差
nbinstat 计算负二项分布的均值和方差
ncfstat 计算偏 F分布的均值和方差
nctstat 计算偏 t 分布的均值和方差
ncx2stat 计算偏 分布的均值和方差
normstat 计算正态分布的均值和方差
poissstat 计算泊松分布的均值和方差
raylstat 计算 Rayleigh 分布的均值和方差
tstat 计算 t 分布的均值和方差
unidstat 计算离散均匀分布的均值和方差
unifstat 计算连续均匀分布的均值和方差
weibstat 计算 Weibull 分布的均值和方差
7． 统计特征函数
corrcoef 计算互相关系数
cov 计算协方差矩阵
geomean 计算样本的几何平均值
harmmean 计算样本数据的调和平均值
iqr 计算样本的四分位差
kurtosis 计算样本的峭度
mad 计算样本数据平均绝对偏差
mean 计算样本的均值
median 计算样本的中位数
moment 计算任意阶的中心矩
prctile 计算样本的百份位数
range 样本的范围
skewness 计算样本的歪度
std 计算样本的标准差
trimmean 计算包含极限值的样本数据的均值
var 计算样本的方差
8． 统计绘图函数
boxplot 在矩形框内画样本数据
errorbar 在曲线上画误差条
fsurfht 画函数的交互轮廓线
gline 在图中交互式画线
gname 用指定的标志画点
lsline 画最小二乘拟合线
normplot 画正态检验的正态概率图
pareto 画统计过程控制的 Pareto 图
qqplot 画两样本的分位数-分位数图
refcurve 在当前图中加一多项式曲线
refline 在当前坐标中画参考线
surfht 画交互轮廓线
weibplot 画 Weibull 概率图
9． 统计处理控制
capable 处理能力索引
capaplot 画处理能力图
ewmaplot 画指数加权移动平均图
histfit 叠加正态密度直方图
normspec 在规定的极限内画正态密度图
schart 画标准偏差图
xbarplot 画水平条图
10． 假设检验
ranksum 计算母体产生的两独立样本的显著性概率和假设检验的结果
signrank 计算两匹配样本中位数相等的显著性概率和假设检验的结果
signtest 计算两匹配样本的显著性概率和假设检验的结果
ttest 对单个样本均值进行 t 检验
ttest2 对两样本均值差进行 t 检验
ztest 对已知方差的单个样本均值进行 z 检验
11． 试验设计
cordexch 配位交叉算法 D-优化试验设计
daugment D-优化增强试验设计
dcovary 使用指定协变数的 D-优化试验设计
ff2n 两水平全因素试验设计
fullfact 全因素试验设计
hadamard Hadamard 正交试验
rowexch 行交换算法 D-优化试验设计