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Matlab数理统计工具箱应用简介

1． 概述

Matlab的数理统计工具箱是Matlab工具箱中较为简单的一个，其牵扯的数学知识是大家都很熟悉的数理统计，因此在本文中，我们将不再对数理统计的知识进行重复，仅仅列出数理统计工具箱的一些函数，这些函数的意义都很明确，使用也很简单，为了进一步简明，本文也仅仅给出了函数的名称，没有列出函数的参数以及使用方法，大家只需简单的在Matlab工作空间中输入“help 函数名”，便可以得到这些函数详细的使用方法。

2． 参数估计

betafit β分布数据的参数估计和置信区间

betalike β对数似然函数

binofit 二项数据参数估计和置信区间

expfit 指数数据参数估计和置信区间

gamfit γ分布数据的参数估计和置信区间

gamlike γ对数似然函数

mle 最大似然估计

normlike 正态对数似然函数

normfit 正态数据参数估计和置信区间

poissfit 泊松数据参数估计和置信区间

unifit 均匀分布数据参数估计

weibfit Weibull数据参数估计和置信区间

3． 累积分布函数

betacdf β累积分布函数

binocdf 二项累积分布函数

cdf 计算选定的累积分布函数

chi2cdf 累积分布函数

expcdf 指数累积分布函数

fcdf F累积分布函数

gamcdf γ累积分布函数

geocdf 几何累积分布函数

hygecdf 超几何累积分布函数

logncdf 对数正态累积分布函数

nbincdf 负二项累积分布函数

ncfcdf 偏F累积分布函数

nctcdf 偏t累积分布函数

ncx2cdf 偏累积分布函数

normcdf 正态累积分布函数

poisscdf 泊松累积分布函数

raylcdf Reyleigh累积分布函数

tcdf t累积分布函数

unidcdf 离散均匀分布累积分布函数

unifcdf 连续均匀分布累积分布函数

weibcdf Weibull累积分布函数

4． 概率密度函数

betapdf β概率密度函数

binopdf 二项概率密度函数

chi2pdf 概率密度函数

exppdf 指数概率密度函数

fpdf F概率密度函数

gampdf γ概率密度函数

geopdf 几何概率密度函数

hygepdf 超几何概率密度函数

lognpdf 对数正态概率密度函数

nbinpdf 负二项概率密度函数

ncfpdf 偏F概率密度函数

nctpdf 偏t概率密度函数

ncx2pdf 偏概率密度函数

normpdf 正态分布概率密度函数

pdf 指定分布的概率密度函数

poisspdf 泊松分布的概率密度函数

raylpdf Rayleigh概率密度函数

tpdf t概率密度函数

unidpdf 离散均匀分布概率密度函数

unifpdf 连续均匀分布概率密度函数

weibpdf Weibull概率密度函数

5． 逆累积分布函数

betainv 逆β累积分布函数

binoinv 逆二项累积分布函数

chi2inv 逆累积分布函数

expinv 逆指数累积分布函数

finv 逆F累积分布函数

gaminv 逆γ累积分布函数

geoinv 逆几何累积分布函数

hygeinv 逆超几何累积分布函数

logninv 逆对数正态累积分布函数

nbininv 逆负二项累积分布函数

ncfinv 逆偏F累积分布函数

nctinv 逆偏t累积分布函数

ncx2inv 逆偏累积分布函数

norminv 逆正态累积分布函数

possinv 逆正态累积分布函数

raylinv 逆Rayleigh累积分布函数

tinv 逆t累积分布函数

unidinv 逆离散均匀累积分布函数

unifinv 逆连续均匀累积分布函数

weibinv 逆Weibull累积分布函数

6． 分布矩函数

betastat 计算β分布的均值和方差

binostat 二项分布的均值和方差

chi2stat 计算分布的均值和方差

expstat 计算指数分布的均值和方差

fstat 计算F分布的均值和方差

gemstat 计算γ分布的均值和方差

geostat 计算几何分布的均值和方差

hygestat 计算超几何分布的均值和方差

lognstat 计算对数正态分布的均值和方差

nbinstat 计算负二项分布的均值和方差

ncfstat 计算偏F分布的均值和方差

nctstat 计算偏t分布的均值和方差

ncx2stat 计算偏分布的均值和方差

normstat 计算正态分布的均值和方差

poissstat 计算泊松分布的均值和方差

raylstat 计算Rayleigh分布的均值和方差

tstat 计算t分布的均值和方差

unidstat 计算离散均匀分布的均值和方差

unifstat 计算连续均匀分布的均值和方差

weibstat 计算Weibull分布的均值和方差

7． 统计特征函数

corrcoef 计算互相关系数

cov 计算协方差矩阵

geomean 计算样本的几何平均值

harmmean 计算样本数据的调和平均值

iqr 计算样本的四分位差

kurtosis 计算样本的峭度

mad 计算样本数据平均绝对偏差

mean 计算样本的均值

median 计算样本的中位数

moment 计算任意阶的中心矩

prctile 计算样本的百份位数

range 样本的范围

skewness 计算样本的歪度

std 计算样本的标准差

trimmean 计算包含极限值的样本数据的均值

var 计算样本的方差

8． 统计绘图函数

boxplot 在矩形框内画样本数据

errorbar 在曲线上画误差条

fsurfht 画函数的交互轮廓线

gline 在图中交互式画线

gname 用指定的标志画点

lsline 画最小二乘拟合线

normplot 画正态检验的正态概率图

pareto 画统计过程控制的Pareto图

qqplot 画两样本的分位数-分位数图

refcurve 在当前图中加一多项式曲线

refline 在当前坐标中画参考线

surfht 画交互轮廓线

weibplot 画Weibull概率图

9． 统计处理控制

capable 处理能力索引

capaplot 画处理能力图

ewmaplot 画指数加权移动平均图

histfit 叠加正态密度直方图

normspec 在规定的极限内画正态密度图

schart 画标准偏差图

xbarplot 画水平条图

10． 假设检验

ranksum 计算母体产生的两独立样本的显著性概率和假设检验的结果

signrank 计算两匹配样本中位数相等的显著性概率和假设检验的结果

signtest 计算两匹配样本的显著性概率和假设检验的结果

ttest 对单个样本均值进行t检验

ttest2 对两样本均值差进行t检验

ztest 对已知方差的单个样本均值进行z检验

11． 试验设计

cordexch 配位交叉算法D-优化试验设计

daugment D-优化增强试验设计

dcovary 使用指定协变数的D-优化试验设计

ff2n 两水平全因素试验设计

fullfact 全因素试验设计

hadamard Hadamard正交试验

rowexch 行交换算法D-优化试验设计