数理统计方法的matlab实现65版

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1、统计量的计算与简单统计1多元线性回归分析3方差分析2判别分析4主成分分析6聚类分析5典型相关分析7因子分析8一、统计量的计算与简单统计以向量为计算单位的统计量sum,mean,median,var,std,max,minx=[909,1091,967,1232,1096,1164,1086,1071,1572,950,808,971,650,789,1120,1081,825,775,1224,950,999,1130,914,1203,1044,866,1320,1336,992,1025,871,738,865];mean

2、(x),var(x),std(x)注:若参数为矩阵,默认计算各列向量的统计量,返回行向量;若要计算各行向量的统计量,要加一个维数参数2,返回列向量。C=[1,3,3;4,8,6;7,7,9;6,5,9]mean(C)%计算样本均值向量mean(C,2)计算各行向量的最值较特殊,用max(C,[],2),min(C,[],2)2.计算样本的协方差矩阵和相关矩阵cov(C),corrcoef(C)3.常用分布的分位点nameinv(x,参数表列)其中函数名name。求分位点。norminv(0.025,0,1)tinv(0.025

3、,10)chi2inv(0.025,10)finv(0.05,6,10)4.参数估计namefit(x,)分布参数的极大似然估计和水平的置信区间其中函数名name的含义:norm代表正态分布。例1某种清漆的9个样品,其干燥时间(以小时计)分别为6.05.75.86.57.06.35.66.15.0设干燥时间服从正态分布,求的估计值和置信度为0.95的置信区间。x=[6.05.75.86.57.06.35.66.15.0];[mu,sigma,muci,sigmaci]=normfit(x,0.05)5.假设检验[H,SIG]=

4、ztest(x,mu,sigma,,tail)已知时对正态总体参数作检验[H,SIG]=ttest(x,mu,,tail)未知时对正态总体参数作检验若tail=0,表示若tail=1,表示若tail=-1,表示结论:H=0,表示接受原假设H=1,表示拒绝原假设SIG为犯错误的概率例2自动包装机包装出的产品服从正态分布,从中抽取出9个样品,它们的重量是0.4970.5060.5180.5240.4980.5110.5200.5150.512问包装机的工作是否正常?(=0.05)x=[0.4970.5060.5180.5240.4

5、980.5110.5200.5150.512];[H,SIG]=ztest(x,0.5,0.015,0.05,0)[H,SIG,CI]=ttest2(x,y,,tail)对两个正态总体的均值作检验若tail=0,表示若tail=1,表示若tail=-1,表示结论:H=0,表示接受原假设H=1,表示拒绝原假设SIG为犯错误的概率,CI为均值差的置信区间。例3在平炉上用标准方法和新方法各炼10炉钢,其得率分别为标准方法:78.172.476.274.377.478.476.075.576.777.3新方法:79.181.077.3

6、79.180.079.179.177.380.282.1问新方法能否提高钢的提率?(=0.05)x=[78.172.476.274.377.478.476.075.576.777.3];y=[79.181.077.379.180.079.179.177.380.282.1];[H,SIG,CI]=ttest2(x,y,0.05,-1)二、方差分析1.单因素方差分析anova1(X)其中,X为需要分析的数据,每一列对应于一个组(因子水平)的测试数据。例1某农科所为比较三种不同肥料对水稻产量的影响,进行如下试验。选一块肥沃程度较均

7、匀的土地,将其分割成12块,随机地分成3组,所得产量如下,请评价三种不同肥料对水稻产量有无显著性差异。水平产量A194,91,75,85A262,68,50,70A378,65,80,69若p=P(F≥F值)不大于给定的显著性水平(0.05),则拒绝原假设.相关知识点:A=[94917585;62685070;78658069]'anova1(A)2.双因素方差分析anova2()例2某农科所为提高水稻产量,对不同水稻品种(因素A)和施肥量(因素B)进行组合试验,所得结果如下,试分析各水稻品种与各施肥量对水稻产量是否有显著影响

8、。因素A因素BA1A2A3A4B187979095B285898493B382888072AB=[87979095;85898493;82888072]anova2(AB)2.有交互作用的方差分析anova2(X,reps)例3某农科所为提高水稻产量,对不同水稻品种(因素A)

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