MATLAB学习笔记：常用统计量2

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于 2018-01-26 19:49:57 首次发布

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本文介绍了几种常见的统计分析方法，包括峰度分析，并展示了如何使用不同的直方图来直观地表示数据分布特性，如标准正态分布、指数分布及均匀分布的数据。此外，还演示了如何绘制带有密度曲线的频率直方图以及累计频率直方图。

峰度：

kurtosis()

>> x=normrnd(0,1,1000,1);
>> y=exprnd(5,1000,1);
>> z=unifrnd(-1,1,1000,1);
>> kurtosis(x)

ans =

    3.0214

>> kurtosis(y)

ans =

    8.8943

>> kurtosis(z)

ans =

    1.7777

频率直方图： hist(data,k)

带有密度曲线的频率直方图： histfit(data,k)

累计频率直方图（经验分布函数图）：cdfplot(data,k)

>> data=[459 362 624 542 509 584 433 748 815 505 612 452 434 982 640 742 565 706 593 680 926 653 164 487 734 608 428 1153 593 844];
>> hist(data,5)

>> histfit(data,5)

>> cdfplot(data)

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Matlab学习笔记：矩阵基础

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在MATLAB中，矩阵是一个二维数组，元素可以是数字、变量或表达式。例如，一个2×2矩阵有两行两列。矩阵是MATLAB的基石，几乎所有数据处理都基于它。创建矩阵：通过直接输入、函数（如zerosrand）和拼接。索引和切片：使用行号、列号和冒号访问元素。运算：包括算术、元素级、转置和逆运算。函数sizesumreshape等常用工具。矩阵是MATLAB的核心，掌握它能让数据处理高效直观。实际应用中，矩阵用于图像处理、信号分析和机器学习等领域。

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常用统计量：平均数、中位数、方差、标准差、极差、偏度、峰度等。平均值与中位数：平均值 mean() 中位数 median() >> a=[1 5 3 6 2]; >> junzhi=mean(a) junzhi = 3.4000 >> zhongweishu=median(a) zhongweishu = 3 >> A=[7 4 3 7;1 4 3 7

matlab仿真中的T2F函数

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matlab仿真中的T2F函数用于实现频谱的仿真

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534

一.数据集的描述 1.集中趋势(Central Tendency): 求均值:M = mean(A[,dim,outtype,nonflag]) #参数说明: A:指定数据 #若为向量,则求数组的均值 #若为为矩阵,则求每列的均值 #若为多维数组,则沿大小不等于1的第1个维度求均值 dim:指定沿哪个/些维度求均值;为int/vector outtype:指定M的数据类型;为'default'/'double'/'native' non

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for循环：执行所包含语句的一定次数 for index=start:increment:finish statements end 默认增量是1； >> f_abs=[2,1,0,0,3,0,0,1,0,1,0,4,0,0,2,0,1,... 2,0,0,3,0,1,2,0,0,3]; >> binwidth=1; >> bins=[17:binwidth:43]; >> raw=[]; >> for i=1:leng...

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显著性水平（Significance Level）是指在假设检验中，研究者设定的一个阈值，用于判断观察到的效应是否具有统计学意义。通常用希腊字母α表示。显著性水平的取值范围在0到1之间，最常用的显著性水平为0.05和0.01。在假设检验中，如果观察到的效应大于或等于显著性水平，那么我们拒绝原假设，认为研究结果具有统计学意义。如果观察到的效应小于显著性水平，那么我们无法拒绝原假设，认为研究结果不具有统计学意义。

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