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    Matlab数理统计工具箱应用简介
    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

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