数学建模数据统计与分析幻灯片.ppt
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1、数学建模数据统计与分析2022/9/23数学建模数学建模1第1页,共48页,编辑于2022年,星期六实验目的实验内容2、掌握用数学软件包求解统计问题。、掌握用数学软件包求解统计问题。1、直观了解统计基本内容。、直观了解统计基本内容。1 1、统计的基本理论。、统计的基本理论。3 3、实验作业。、实验作业。2、用数学软件包求解统计问题。、用数学软件包求解统计问题。第2页,共48页,编辑于2022年,星期六2022/9/23数学建模数学建模3统计的基本概念统计的基本概念参数估计参数估计假设检验假设检验数数据据的的统统计计描描述述和和分分析析第3页,共48页,编辑于2022年,星期六2022/9/23
2、数学建模数学建模4一、统计量一、统计量第4页,共48页,编辑于2022年,星期六2022/9/23数学建模数学建模5第5页,共48页,编辑于2022年,星期六2022/9/23数学建模数学建模6二、分布函数的近似求法二、分布函数的近似求法第6页,共48页,编辑于2022年,星期六2022/9/23数学建模数学建模7三、几个在统计中常用的概率分布三、几个在统计中常用的概率分布-4-2024600.050.10.150.20.250.30.350.41正态分布正态分布),(2smN密度函数:222)(21)(smsp-=xexp分布函数:dyexFyx222)(21)(smsp-=其中m为均值,2
3、s为方差,+-x.标准正态分布:N(0,1)密度函数2221)(xex-=pjdyexyx2221)(-=Fp,分布函数第7页,共48页,编辑于2022年,星期六2022/9/23数学建模数学建模8第8页,共48页,编辑于2022年,星期六2022/9/23数学建模数学建模9第9页,共48页,编辑于2022年,星期六2022/9/23数学建模数学建模10返回返回F分布F(10,50)的密度函数曲线第10页,共48页,编辑于2022年,星期六2022/9/23数学建模数学建模11第11页,共48页,编辑于2022年,星期六2022/9/23数学建模数学建模12一、点估计的求法一、点估计的求法(一
4、)矩估计法第12页,共48页,编辑于2022年,星期六2022/9/23数学建模数学建模13(二)极大似然估计法第13页,共48页,编辑于2022年,星期六2022/9/23数学建模数学建模14二、区间估计的求法二、区间估计的求法第14页,共48页,编辑于2022年,星期六2022/9/23数学建模数学建模151、已知、已知DX,求,求EX的置信区间的置信区间2 未知方差未知方差DX,求,求EX的置信区间的置信区间(一一)数学期望的置信区间数学期望的置信区间(二)方差的区间估计(二)方差的区间估计返回返回第15页,共48页,编辑于2022年,星期六2022/9/23数学建模数学建模161.参数
5、检验参数检验:如果观测的分布函数类型已知,这时构造出的 统计量依赖于总体的分布函数,这种检验称为参数检验.参数检验的目的往往是对总体的参数及其有关性质作出明 确的判断.对总体X的分布律或分布参数作某种假设,根据抽取的样本观察值,运用数理统计的分析方法,检验这种假设是否正确,从而决定接受假设或拒绝假设.2.非参数检验非参数检验:如果所检验的假设并非是对某个参数作出明 确的判断,因而必须要求构造出的检验统计量的分布函数 不依赖于观测值的分布函数类型,这种检验叫非参数检验.如要求判断总体分布类型的检验就是非参数检验.第16页,共48页,编辑于2022年,星期六2022/9/23数学建模数学建模17假
6、设检验的一般步骤是假设检验的一般步骤是:第17页,共48页,编辑于2022年,星期六2022/9/23数学建模数学建模18(一)单个正态总体均值检验(一)单个正态总体均值检验一、参数检验一、参数检验第18页,共48页,编辑于2022年,星期六2022/9/23数学建模数学建模19第19页,共48页,编辑于2022年,星期六2022/9/23数学建模数学建模20(二)单个正态总体方差检验(二)单个正态总体方差检验第20页,共48页,编辑于2022年,星期六(三)两个正态总体均值检验(三)两个正态总体均值检验第21页,共48页,编辑于2022年,星期六(四)两个正态总体方差检验(四)两个正态总体方
7、差检验第22页,共48页,编辑于2022年,星期六2022/9/23数学建模数学建模23二、非参数检验二、非参数检验(二)概率纸检验法(二)概率纸检验法 概率纸是一种判断总体分布的简便工具.使用它们,可以很快地判断总体分布的类型.概率纸的种类很多.返回返回第23页,共48页,编辑于2022年,星期六2022/9/23数学建模数学建模24统计工具箱中的基本统计命令统计工具箱中的基本统计命令1.数据的录入、保存和调用数据的录入、保存和调用2.基本统计量基本统计量3.常见概率分布的函数常见概率分布的函数4.4.频频 数数 直直 方方 图图 的的 描描 绘绘5.参数估计参数估计6.假设检验假设检验7.
8、综合实例综合实例返回返回第24页,共48页,编辑于2022年,星期六2022/9/23数学建模数学建模25一、数据的录入、保存和调用一、数据的录入、保存和调用 例例1 上海市区社会商品零售总额和全民所有制职工工资总额的数据如下统计工具箱中的基本统计命令第25页,共48页,编辑于2022年,星期六2022/9/23数学建模数学建模261、年份数据以1为增量,用产生向量的方法输入。命令格式:x=a:h:bx=a:h:b t=78:872、分别以x和y代表变量职工工资总额和商品零售总额。x=23.8,27.6,31.6,32.4,33.7,34.9,43.2,52.8,63.8,73.4 y=41.
9、4,51.8,61.7,67.9,68.7,77.5,95.9,137.4,155.0,175.03、将变量t、x、y的数据保存在文件data中。save data t x y 4、进行统计分析时,调用数据文件data中的数据。load dataTo MATLAB(txy)方法方法1 1第26页,共48页,编辑于2022年,星期六2022/9/23数学建模数学建模271、输入矩阵:data=78,79,80,81,82,83,84,85,86,87,88;23.8,27.6,31.6,32.4,33.7,34.9,43.2,52.8,63.8,73.4;41.4,51.8,61.7,67.9,
10、68.7,77.5,95.9,137.4,155.0,175.02、将矩阵data的数据保存在文件data1中:save data1 data3 3、进行统计分析时,先用命令:load data1load data1 调用数据文件data1中的数据,再用以下命令分别将矩阵data的第一、二、三行的数据赋给变量t、x、y:t=data(1,:)x=data(2,:)y=data(3,:)若要调用矩阵data的第j列的数据,可用命令:data(:,j)方法方法2 2To MATLAB(data)返回返回第27页,共48页,编辑于2022年,星期六2022/9/23数学建模数学建模28二、基本统计量
11、二、基本统计量对随机变量x,计算其基本统计量的命令如下:均值:mean(x)mean(x)中位数:median(x)median(x)标准差:std(x)std(x)方差:var(x)var(x)偏度:skewness(x)峰度:kurtosis(x)例例 对例1中的职工工资总额x,可计算上述基本统计量。To MATLAB(tjl)返回返回第28页,共48页,编辑于2022年,星期六2022/9/23数学建模数学建模29三三、常见概率分布的函数常见概率分布的函数Matlab工具箱对每一种分布都提供五类函数,其命令字符为:概率密度:pdf pdf 概率分布:cdfcdf逆概率分布:inv inv
12、 均值与方差:statstat随机数生成:rnd (当需要一种分布的某一类函数时,将以上所列的分布命令字符与函数命令字符接起来,并输入自变量(可以是标量、数组或矩阵)和参数即可.)第29页,共48页,编辑于2022年,星期六2022/9/23数学建模数学建模30在Matlab中输入以下命令:x=-6:0.01:6;y=normpdf(x);z=normpdf(x,0,2);plot(x,y,x,z)1、密度函数、密度函数:p=normpdf(x,mu,sigma)(当mu=0,sigma=1时可缺省)To MATLAB(liti2)如对均值为mu、标准差为sigma的正态分布,举例如下:第30
13、页,共48页,编辑于2022年,星期六2022/9/23数学建模数学建模31To MATLAB(liti3)3、逆概率分布、逆概率分布:x=norminv(P,mu,sigma).即求出x,使得PX50),按中心极限定理,它近似地 服从正态分布;二.使用Matlab工具箱中具有特定分布总体的估计命令.(1)muhat,muci=expfit(X,alpha)-在显著性水平alpha下,求指数分布的数据X的均值的点估计及其区间估计.(2)lambdahat,lambdaci=poissfit(X,alpha)-在显著性水平alpha下,求泊松分布的数据X 的参数的点估计及其区间估计.(3)pha
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