<think>嗯，我现在需要回答用户关于MATLAB参数估计相关函数的问题。首先，我应该回忆一下MATLAB中常用的参数估计函数有哪些，然后逐一介绍它们的功能和使用方法。用户可能需要这些函数来进行统计分析、模型拟合等操作，所以需要确保信息准确且实用。
首先，参数估计在统计学中是指根据样本数据估计总体参数的过程，比如均值、方差，或者是更复杂的分布参数。MATLAB作为强大的数学工具，肯定有相关的函数来处理这些任务。我需要分门别类地介绍，可能包括常见的分布参数估计、线性回归、非线性回归、最大似然估计等方法对应的函数。
接下来，我应该列举并详细说明每个函数。比如，对于正态分布的参数估计，MATLAB中的normfit函数可以估计均值和标准差。然后是其他分布，比如二项分布的binofit，指数分布的expfit等等。这些函数通常属于统计和机器学习工具箱，需要确认用户是否有可能需要安装这些工具箱，但可能用户已经了解，所以暂时不提安装问题，只介绍函数本身。
接下来是线性回归，常用的函数有fitlm，用于线性模型的拟合，或者是regress函数。非线性回归方面，可以使用nlinfit或fitnlm。最大似然估计的话，可能用到mle函数，这个函数比较通用，可以适用于多种分布。另外，贝叶斯估计可能涉及到的函数，但可能用户更关注的是频率学派的参数估计，所以暂时不提。
还有可能需要提到鲁棒性估计，比如robustfit，用于处理有异常值的情况。另外，广义线性模型可以使用glmfit。在时间序列分析中，arima模型参数估计可能会用到arima和estimate函数。这些可能需要进一步展开。
需要确保每个函数的语法结构正确，比如输入参数和输出参数，并举一些简单的例子，比如使用normfit估计数据的均值和标准差，并计算置信区间。或者用fitlm做一个简单的线性回归，显示如何得到系数和统计量。
另外，要注意用户提到的系统级指令，比如数学公式要用$...$和$$...$$的格式，所以在介绍函数时，如果有数学公式，比如正态分布的概率密度函数，需要用LaTeX正确表示。例如，正态分布的密度函数是$f(x) = \frac{1}{\sigma\sqrt{2\pi}} e^{ -\frac{(x-\mu)^2}{2\sigma^2} }$，这样用户看起来更清晰。
还要注意回答的结构，分点介绍每个函数，让用户能够逐步理解。可能需要先介绍基本概念，再分常用函数、线性回归、非线性回归、最大似然估计、鲁棒估计、广义线性模型等部分，每个部分下给出函数名称、功能、语法和示例。
需要检查每个函数的语法是否正确，比如normfit的调用方式是[muHat, sigmaHat, muCI, sigmaCI] = normfit(data, alpha)，其中alpha是置信水平。示例代码可能需要生成正态分布数据，然后应用normfit进行估计，并显示结果。
此外，还要注意用户可能需要知道如何解释输出结果，比如置信区间的含义，或者回归系数是否显著，所以可能需要简要说明输出参数的意义，比如在fitlm中，Coefficients表包含估计值、标准误、t统计量和p值等。
最后，确保整个回答符合用户的要求，结构清晰，步骤明确，使用中文，并且所有数学表达式正确使用LaTeX格式。可能需要避免使用Markdown，但用户允许使用编号列表，所以可以用数字列表来组织内容。
在整理过程中，如果有不确定的函数语法或功能，需要查阅MATLAB文档确认，比如mle函数的参数是否支持自定义分布，或者nlinfit的使用是否需要提供初始值等。例如，nlinfit确实需要用户提供模型函数和初始参数估计值，所以在示例中需要体现这一点。
总结下来，回答的结构大致如下：
1. 常用概率分布参数估计函数
- normfit
- binofit
- expfit
- 示例和语法
2. 线性回归
- fitlm
- regress
- 示例
3. 非线性回归
- nlinfit
- fitnlm
- 示例
4. 最大似然估计（MLE）
- mle函数
- 支持分布和自定义
5. 鲁棒估计
- robustfit
6. 广义线性模型
- glmfit
7. 时间序列参数估计
- arima和estimate
每个部分下给出函数的功能、语法、示例代码和输出说明。需要确保代码正确，例如生成数据时使用randn，然后应用函数处理，并展示如何获取参数估计值和置信区间。
同时，需要注意避免错误，比如混淆fitlm和regress的区别，前者返回更详细的线性模型结果，后者更基础。另外，regress可能需要用户自行添加设计矩阵中的常数项，而fitlm自动处理，这点可能需要提及。
可能还需要提到像bootci这样的函数用于自助法参数估计，但可能属于更高级的内容，用户如果只需要基础函数的话，可能不需要展开，但可以简要提及。
最后，确保所有提到的函数都是MATLAB官方支持的，并且属于正确的工具箱，比如统计和机器学习工具箱，但用户可能已经了解这些前提，所以不需要过多强调。
现在，按照这些思路组织内容，确保结构清晰，分点明确，每个函数都有适当的说明和示例，数学公式正确使用LaTeX，代码正确无误，并且用中文简洁明了地表达。</think>以下是MATLAB中常用的参数估计函数及其应用场景的详细介绍，按功能分类组织：
---
### 1. 常用概率分布参数估计
MATLAB提供针对特定分布的参数估计函数，需数据服从对应分布假设。
#### (1) `normfit`
- **功能**：正态分布参数估计（均值$\mu$和标准差$\sigma$）。
- **语法**：
```matlab
[muHat, sigmaHat, muCI, sigmaCI] = normfit(data, alpha)
```
- `alpha`：置信水平（默认0.05，即95%置信区间）。
- **示例**：
```matlab
data = randn(100,1); % 生成正态分布数据
[mu, sigma, muCI, sigmaCI] = normfit(data);
```
#### (2) `binofit`
- **功能**：二项分布成功概率$p$的估计。
- **语法**：
```matlab
[pHat, pCI] = binofit(k, n, alpha)
```
- `k`：成功次数，`n`：试验次数。
- **示例**：
```matlab
[p, pCI] = binofit(45, 100); % 估计概率p及其置信区间
```
#### (3) `expfit`
- **功能**：指数分布参数$\lambda$的估计（均值倒数）。
- **语法**：
```matlab
[lambdaHat, lambdaCI] = expfit(data, alpha)
```
---
### 2. 线性回归分析
#### (1) `fitlm`
- **功能**：拟合线性回归模型，支持公式输入。
- **语法**：
```matlab
mdl = fitlm(X, y, '公式')
```
- **示例**：
```matlab
X = [1, 2; 2, 3; 3, 4];
y = [3; 5; 7];
mdl = fitlm(X, y, 'y ~ x1 + x2'); % 模型公式
disp(mdl.Coefficients); % 显示系数估计及统计量
```
#### (2) `regress`
- **功能**：多元线性回归，返回系数估计及置信区间。
- **语法**：
```matlab
[b, bint] = regress(y, X)
```
- **注意**：需手动添加设计矩阵$X$中的常数项（如全1列）。
---
### 3. 非线性回归
#### (1) `nlinfit`
- **功能**：非线性最小二乘拟合，需指定模型函数及初始值。
- **语法**：
```matlab
betaHat = nlinfit(X, y, modelFun, beta0)
```
- **示例**：拟合指数模型$y = \beta_1 e^{\beta_2 x}$
```matlab
modelfun = @(b,x) b(1)*exp(b(2)*x);
beta0 = [1, 0.1]; % 初始猜测值
beta = nlinfit(xdata, ydata, modelfun, beta0);
```
#### (2) `fitnlm`
- **功能**：与`nlinfit`类似，但返回更详细的模型对象。
- **语法**：
```matlab
mdl = fitnlm(X, y, modelFun, beta0)
```
---
### 4. 最大似然估计（MLE）
#### `mle`
- **功能**：通用最大似然估计，支持多种分布或自定义分布。
- **语法**：
```matlab
params = mle(data, 'Distribution', '分布名称')
```
- **示例**：
```matlab
data = randn(100,1);
[mu, sigma] = mle(data, 'Distribution', 'normal'); % 同normfit
% 自定义分布
pdf = @(x,lambda) lambda*exp(-lambda*x);
params = mle(data, 'pdf', pdf, 'start', 1);
```
---
### 5. 鲁棒估计（抗异常值）
#### `robustfit`
- **功能**：使用稳健方法（如Huber损失）拟合线性模型。
- **语法**：
```matlab
b = robustfit(X, y)
```
---
### 6. 广义线性模型（GLM）
#### `glmfit`
- **功能**：拟合广义线性模型（如Logistic回归、泊松回归）。
- **语法**：
```matlab
b = glmfit(X, y, '分布族', '链接函数')
```
- **示例**（Logistic回归）：
```matlab
b = glmfit(X, [成功数 试验数], 'binomial', 'logit');
```
---
### 7. 时间序列参数估计
#### `arima` + `estimate`
- **功能**：估计ARIMA模型参数。
- **语法**：
```matlab
mdl = arima(p, d, q); % 定义模型阶数
estMdl = estimate(mdl, data);
```
---
### 示例汇总
```matlab
% 正态分布参数估计示例
data = normrnd(5, 2, [100,1]);
[mu, sigma, muCI, sigmaCI] = normfit(data);
% 线性回归示例
X = [ones(10,1), (1:10)'];
y = 2*X(:,2) + 3 + randn(10,1);
mdl = fitlm(X, y); % 或使用regress
```
通过以上函数，用户可灵活选择方法进行参数估计。实际应用中需根据数据特性（如分布假设、异常值、非线性关系）选择合适工具。
本文介绍了均方误差(MSE)、交叉熵损失(CE)、平均绝对误差(MAE)、Kullback-Leibler散度(KL散度)、FocalLoss和TripletLoss等在回归和分类问题中的应用，讨论了它们的特点、优点和缺点，以及适用的场景。
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