Matlab统计工具箱一:统计工具箱简介二:概率分布三:参数估计四:描述性统计五:假设检验六:(statisticstoolbox)简介统计学是处理数据的艺术和科学,通过收集,分析,,知识经济的时代来临,,(m文件)主要应用于以下几方面:*概率分布*参数估计*描述性统计*假设检验*统计绘图峭籍央斡碗研黄每圾今豪凤麻展黍划振莽筋抠抒锅癣强漫凳品透何栓蚁域Matlab4Matlab43统计工具箱提供了20种概率分布类型,其中包括离散型分布:(如binomial二项分布,,和分布等).---—连续型连续型分布如正态分布F(x)=beta分布,:1概率密度2(累积)*参数估计---依据原始数据计算参数估计值置信区域.*描述性统计---方差,期望等数字特征.*假设检验---提供最通用的假设检验函数t-检验,z-检验.*统计绘图---box图函数,:统计工具箱中的说有函数都可用typefunction_name语句查看其代码,也可进行修改,从而变为己用,,而分布函数常用连续和离散型分布。统计工具箱提供20种分布。每种分布有五类函数。1:概率密度(pdf);2:累积分布函数(cdf);3:逆累积分布函数(icdf);4:随机数产生器5:均值和方差函数;一:离散型概率密度函数:为观察到的特定值的概率。连续型概率密度函数定义为:如存在非负函数p(x)≥0,使对任意b≥a,X在(a,b)上取值概率为p{a<X<b}=;则称p(x)为随机变量X的概率密度函数。二:累积分布(cdf):(x)=.逆累积分布(icdf):实际上是cdf的逆,它返回给定显著概率条件下假设检验的临界值。:随机数产生器所有随机数产生方法都派生于均匀分布随机数。产生方法有:直接法、反演法、拒绝法。四:均值和方差均值和方差是分布函数的简单函数。在Matlab里用“stat”结尾的函数可计算得到给定参数的分布的均值和方差。以下以正态分布为例说明在Matlab里的实现。一:概率密度函数X=[-3::3];f=normpdf(x,0,1);(其中normpdf为正态分布的Matlab分布实现函数,可由以下介绍的函数代替。)葛封给稽瓤荧榔漱艰洋脉无咳冻期优撮堵奏轨是州貌粗菱锥粳鸭骋茧为俐Matlab4Matlab48功能:可选分布的概率密度函数。格式:Y=pdf(‘name’,X,A1,A2,A3)说明:‘name’为特定分布的名称,如‘Normal’,’Gamma’等。X为分布函数的自变量X的取值矩阵,而A1,A2,A3分别为相应的分布参数值。Y给出结果,为概率密度值矩阵。举例:p=pdf(‘Normal’,-2:2,0,1)给出标准正态分布在-2到2的分布函数值。而p=pdf(‘Poisson’,0:4,1:5)给出Poisson分布函数。,累积分布和逆累积分布对每个分布都有特定地Matlab实现函数,这里只介绍通用的cdf,icdf.---cdf,icdf功能:计算可选分布的累积分布函数和逆累积分布函数。格式:P=cdf(‘name’,X,A1,A2,A3)X=icdf(‘name’,X,A1,A2,A3)说明:cdf和icdf中的参数使用和pdf中的相同。只是计算结果不
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