matlab数理统计工具箱应用简介[1].pdf

Matlab数理统计工具箱应用简介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 分布数据的参数估计和置信区间 betalike 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 分布数据的参数估计和置信区间 gamlike 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 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 2expcdf 指数累积分布函数 fcdf F 累积分布函数 gamcdf 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 2normcdf 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 概率密度函数 binopdf 二项概率密度函数 chi2pdf 概率密度函数 2exppdf 指数概率密度函数 fpdf F 概率密度函数 gampdf 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 2normpdf 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 逆累积分布函数 binoinv 逆二项累积分布函数 chi2inv 逆累积分布函数 2expinv 逆指数累积分布函数 finv 逆 F 累积分布函数 gaminv 逆累积分布函数 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 2norminv 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 2expstat 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 2normstat 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