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1、MATLAB在数据统计中的应用______________________________________________目录：1、一元线性回归的matlab实现（含检验）【更新】2、一维数据滑动平均的matlab实现3、多元线性回归的matlab实现4、K阶自回归拟合及二阶自回归预测的Matlab实现5、一次指数平滑预测的matlab实现6、n次指数平滑及其预测7、一维数据移动平滑的matlab实现8、K阶自相关系数的matlab实现（含置信度检验）说明：1.正文中命令部分可以直接在Matlab中运行，作者(Yangfd09)在MATL
2、ABR2009a(7.8.0.347)中运行通过。2.限于作者水平问题，文中难免疏漏和错误，如蒙赐教，不胜感激！3.原创作品，仅供学习交流之用，会有不定期更新。一元线性回归的matlab实现（含检验）【更新】%求一元线性回归方程%数据要求：两行。第一行存放x的观察值，第二行存放y的观察值%数据文件名：data_yyhg.mat；变量名：test%loaddata_yyhg.matN=length(test(1,:));%注：也可以用[M,N]=size(test)%但不能用N=size(test(1,:))sx=0;sx2=0;sy=0;
3、sy2=0;sxy=0;Lxy=0;Lyy=0;fori=1:Nsx=sx+test(1,i);sx2=sx2+test(1,i)^2;sy=sy+test(2,i);sy2=sy2+test(2,i)^2;sxy=sxy+test(1,i)*test(2,i);Lxy=Lxy+(test(1,i)-sum(test(1,:))/N)*(test(2,i)-sum(test(2,:)/N));Lyy=Lyy+(test(2,i)-sum(test(2,:))/N)^2;endr=[N,sx;sx,sx2][sy;sxy];a=r(1);
4、b=r(2);%F分布检验U=b*Lxy;Q=Lyy-U;F=(N-2)*U/Q;%拟合优度检验x=test(1,:);y=a+b*x;eq=sum(test(2,:))/N;ssd=0;ssr=0;fori=1:Nssd=ssd+(test(2,i)-y(i))^2;ssr=ssr+(y(i)-eq)^2;endsst=ssd+ssr;RR=ssr/sst;%命令窗口中显示回归方程str=[blanks(5),'y=','(',num2str(a),')','+','(',num2str(b),')','*x'];disp('')dis
5、p('回归方程为:')disp(str)disp('R^2拟合优度检验：')strin=['R^2=',num2str(RR)];disp(strin)disp('F-分布显著性检验：')stri=['F计算值：',num2str(F),blanks(4),'自由度：f1=1,f2=',num2str(N-2)];disp(stri)disp('注：请对照F-分布表找到所需置信水平下的F临界值Fa，若F>Fa，则通过检验。')%绘制x-y散点图和回归直线yy=a+b*test(1,:);plot(test(1,:),test(2,:),'
6、r.'),holdonplot(test(1,:),yy,'b-'),holdofftitle(str)附（可以直接粘贴到.mat文件中）：3.845.8811.314.416.516.213.810.86.74.777.751.260.154.155.456.84555.367.573.376.679.6一维数据滑动平均的matlab实现%滑动平均%数据格式：单行(按时间序列排序)%数据文件名：data_ph.mat,变量名：testloaddata_ph.matM=length(test);disp('请输入单侧平滑点数（时距）')k
7、=input('（输入1对应于三点平滑，2对应五点平滑）：');y=zeros(1,M);if2*k+1<=Mfori=1:M-2*kforj=i:i+2*ky(i+k)=y(i+k)+test(j);endy(i+k)=y(i+k)/(2*k+1);endy([1:k,M-k+1:M])=NaN;str=[int2str(k),'点滑动平均结果如下：'];disp(str)formatcompactdata=test,result=yformatelsedisp('Error:数据个数不足！')end附（直接复制到.mat文件中即可）：
8、（某城市1999-2004年用水量数据）211.3260.18209.1248.79241250多元线性回归的matlab实现%多元线性回归%数据要求：M行N列。第一行为y的观察值，其余行分别
