2、数据样本分析与MATLAB应用

数据样本分析与MATLAB应用

在数据处理中，我们不能仅仅关注数字表面，还需深入挖掘其背后的信息。本文将结合实际案例，介绍数据样本的特性、相关统计指标以及如何运用MATLAB进行数据分析。

1. 探索性数据分析与描述性统计

探索性数据分析是统计工作的基石。其中，描述性统计是处理和总结实验数据的基础方法，无需专业统计训练即可使用。它主要关注样本本身的描述、总结和呈现，而非通过样本推断总体。

描述性统计的数值总结包括位置度量（如均值、中位数、百分位数、众数、极值）、变异性度量（如样本标准差/方差、稳健方差版本、数据范围、四分位间距等）、高阶统计量（如k阶矩、k阶中心矩、偏度、峰度）以及描述符函数（如变异系数）。图形总结则有箱线图、饼图、直方图、经验累积分布函数等。

随着数据集规模的不断增大，描述性统计和探索性数据分析的重要性日益凸显。复杂的数据结构可能需要数TB的存储空间，因此在进行分类、估计和测试等推断任务之前，需要进行预处理、总结和降维。

MATLAB为数据处理和呈现提供了出色的环境，我们将结合实际研究实验室的数据，将基本描述性统计与MATLAB编程相结合。

2. MATLAB单变量描述性统计分析

以细胞生长实验的数据为例，我们逐步分析并解释所使用的MATLAB命令。数据来自佐治亚理工学院Todd McDevitt教授实验室，实验涉及不同时间和运动条件下的细胞生长。

我们聚焦于静态条件下生长2天的细胞可见表面积测量数据。首先，使用以下命令将数据导入MATLAB：

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