数学建模-数据的统计分析.doc

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1、.数学建模与数学实验课程设计学院数理学院专　业数学与应用数学班　　级　　学　号学生指导教师2015年6月范文..数据的统计分析摘要问题：某校60名学生的一次考试成绩如下：937583939185848277767795948991888683968179977875676968848381756685709484838280787473767086769089716686738094797877635355（1）计算均值、标准差、极差、偏度、峰度，画出直方图；（2）检验分布的正态性；（3）若检验符合正态分布，估计正态分布的参

2、数并检验参数；模型：正态分布。方法：运用数据统计知识结合MATLAB软件结果：符合正态分布范文..范文..一．问题重述某校60名学生的一次考试成绩如下：937583939185848277767795948991888683968179977875676968848381756685709484838280787473767086769089716686738094797877635355（1）计算均值、标准差、偏差、峰度，画出直方图；（2）检验分布的正态性；（3）若检验符合正态分布，估计正态分布的参数并检验参数。二．模型假

3、设假设一：此组成绩没受外来因素影响。假设二：每个学生都是独自完成考试的。假设三：每个学生的先天条件相同。三．分析与建立模型像类似数据的信息量比较大，可以用MATLAB软件决绝相关问题，将n名学生分为x组，每组各nx个学生，分别将其命为，……由MATLAB对随机统计量x进行命令。此时对于直方图的命令应为Hist(x,j)源程序为：x1=[93758393918584827776]x2=[77959489918886839681]x3=[79977875676968848381]范文..x4=[756685709484838

4、28078]x5=[74767670867690897166]x6=[86738094797877635355]x=[x1x2x3x4x5x6]hist(x,6)normplot(x)[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(x)[h,sig,ci]=ttest(x,80.1000)四．模型求解平均值：标准差：偏度：峰度：作频率直方图：在直角坐标系的横轴上，标出x1’,x2’,...xk’各点，分别以(xi’,xi+1’)为底边，作高为的矩形，，即得频率直方图。此图大致描述了X的频率分布情况

5、，因为每个竖着的长方形面积，刚好近似地代表了X取值落入“底边”的概率。有了直方图，就能大致描绘出分布密度曲线，让曲线大致经过每个竖着的长方形的上边，就得出分布密度曲线的大致模样。对随机变量X，计算其基本统计量的命令如下：均值：mean(x)中位数:median(x)标准差:std(x)方差:var(x)偏度:skewness(x)峰度:kurtosis(x)运行出结果为：x1=93758393918584827776X2=77959489918886839681X3=79977875676968848381X4=756685

6、70948483828078X5=74767670867690897166X6=86738094797877635355范文..然后计算如下：均值mean(x)=80.1000标准差std(x)=9.7106极差range(x）=44偏度skewness(x）=-0.4682峰度kurtosis(x)=3.1529结果估计学生成绩的均值为80.1，标准差为9.7106，均值的0.95的置信区间为[77.5915,82.6085]，标准差的0.95置信区间为[8.2310,11.8436]。范文..五．模型检验检验结果：（1）

7、布尔变量h=0，表示不拒绝零假设，说明提出的假设成绩均值为80.1000是合理的。（2）95%的置信区间为[77.591582.6085]完全包括均值。且精确度比较。（3）sig的值为1，远超过0.5，不能拒绝假设。六．参考文献数学建模与数学实验（第四版）第八章范文..MATLAB遗传算法工具箱及其应用（电子科技大学）2005应用数理统计（机械工程）七．附录数据的统计即数理统计学是以概率论为基础，从实际观测资料出发，研究如何合理的搜集资料（数据）来对随机变量的分布函数、数字特征等进行估计、分析和推断。更具体地说，数理统计学是

8、研究从一定总体中随机抽出一部分（称样本或子样）的某些性质，以此对所研究总体的性质作出推测性的判断。欢迎您的光临，word文档下载后可以修改编辑。双击可以删除页眉页脚。！单纯的课本容，并不能满足学生的需要，通过补充，达到容的完善教育之通病是教用脑的人不用手，不教用手的人用脑，所以一无所能。教