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1、2021年9月18日MATLAB和R软件1MATLAB数据输入与分析2021年9月18日MATLAB和R软件2引言统计研究的对象是受随机因素影响的数据数据样本少则几个，多则成千上万，人们希望能用少数几个包含其最多相关信息的数值来体现数据样本总体的规律。面对一批数据如何进行描述与分析，需要掌握一些数理统计的最基本方法。我们将用MATLAB及其统计工具箱(StatisticsToolbox)来实现数据的统计描述和分析。2021年9月18日MATLAB和R软件3数据输入两种方法一种是在交互环境中直接输入如果在统计中数据量比较大，这样作不太方便；另一种办法是先把数据写入一个数据文件中，在MATLAB中
2、用相关命令读入数据具体作法：.mat文件.dat或.txt文件.xls文件2021年9月18日MATLAB和R软件4数据预处理查找错误查找异常值数据分析描述性统计参数估计假设检验方差分析回归分析......2021年9月18日MATLAB和R软件5数据分析操作实例数据集2*2因子行为实验数据在一给定试验中按键的反应时间和特性输入数据查找错误与异常值计算描述性统计量进一步数据分析2021年9月18日MATLAB和R软件62021年9月18日MATLAB和R软件7计算统计量的函数样本均值:mean调用格式:(1)Y=mean(X)(2)Y=mean(X,dim)指定维例:>>X=[012;345]
3、;>>Y=mean(X)Y=1.50002.50003.5000>>Y=mean(X,2)Y=142021年9月18日MATLAB和R软件8计算统计量的函数样本方差:var调用格式:(1)Y=var(X)(2)Y=var(X,1)用n-1标准化用n标准化>>X=[4-21;957];>>Y=var(X)Y=12.500024.500018.0000>>Y=var(X,1)Y=6.250012.25009.00002021年9月18日MATLAB和R软件9计算统计量的函数样本标准差:std调用格式:(1)Y=std(X)(2)Y=std(X,1)>>X=[4-21;957];>>Y=std(X)
4、Y=3.53554.94974.2426>>Y=std(X,1)Y=2.50003.50003.00002021年9月18日MATLAB和R软件10计算统计量的函数协方差矩阵:cov调用格式:(1)C=cov(X)(2)C=cov(X,Y)(3)C=cov(X,1)(4)C=cov(X,Y,1)>>X=[-112;-231;403];>>Y=cov(X)Y=10.3333-4.16673.0000-4.16672.3333-1.50003.0000-1.50001.00002021年9月18日MATLAB和R软件11计算统计量的函数相关系数:corrcoef调用格式:R=corrcoef(X)
5、中心矩:moment调用格式:M=moment(X,order)>>X=[-112;-231;403];>>Y=corrcoef(X)Y=1.0000-0.84860.9333-0.84861.0000-0.98200.9333-0.98201.0000>>Y=moment(X,3)Y=11.40740.740702021年9月18日MATLAB和R软件12参数估计与假设检验最大似然估计和区间估计:mle调用格式:(1)phat=mle(dist,data)(2)[phat,pci]=mle(dist,data,alpha)>>data=[0.9501,0.2311,0.6068,0.4860
6、,...0.8913,0.7621,0.4565,0.0185,0.8214,0.4447];>>phat=mle('normal',data)phat=0.56690.2835正态分布的均值和均方差的最大似然估计2021年9月18日MATLAB和R软件13参数估计与假设检验单总体的U检验:ztest调用格式:(1)H=ztest(X,m,sigma)(2)H=ztest(X,m,sigma,alpha)(3)H=ztest(X,m,sigma,alpha,tail)(4)[H,p]=ztest(...)(5)[H,p,ci]=ztest(...)例某车间用一台包装机包装糖果。包得的袋装糖重是
7、一个随机变量，它服从正态分布。当机器正常时，其均值为0.5公斤，标准差为0.015公斤。某日开工后为检验包装机是否正常，随机地抽取它所包装的糖9袋，称得净重为（公斤）：0.4970.5060.5180.5240.4980.5110.5200.5150.512,问机器是否正常？解：总体σ已知，X~N(μ,.0152)，μ未知。于是提出假设H0:μ=0.500和H1:μ≠0.5。Matlab实现如下：
