matlab在统计学中的应用,matlab在统计学中的简单应用

本文详细介绍了Matlab在统计学的应用,包括基本统计量计算、t检验、方差分析、回归分析和散点图等。通过具体例子展示了如何使用Matlab进行数据处理和分析,如植物株高的t检验、不同处理方法效果的比较以及药物疗效的方差分析等。

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1.简单计算

max(最大值) sum(累加和) median(中位数) mean (平均值)

各列积:prod 实际都可以是两个参数,第二个为1(默认)按列,为二按行

求累计和、累计积、标准方差与升序排序 累计和函数CUMSUM,前n项的和, 累积积CUMPROD, 标准方差STD ,limit(求函数的极限)

2.Matlab实现t检验

T检验法:应用t分布理论对正态总体或近似服从正态分布的总体当方差

σ2未知时关于平均数的检验方法。

可以用于比较两组数据是否来自同一分布。(可以用于比较两组数据的

区分度)

例 研究矮壮素使玉米矮化的效果,在抽穗期测定喷矮壮素小区8株、对照区玉米9株,

其观察值如下表:

y1(喷施矮壮素) 160 160 200 160 200 170 150 210

y2(对照) 170 270 180 250 270 290 270 230 170

从理论上判断,喷施矮壮素只可能矮化无效而不可能促进植物长高,因

此假设H0:喷施矮壮素的株高与未喷的相同或更高,,即H0: μ1≥μ2

对HA: μ1<μ2,即喷施矮壮素的株高较未喷的为矮。显著水平

α=0.05。

按ν=7+8=15,查t 表得一尾t0.05=1.753(一尾测验t0.05等于两尾测验

的t0.10),现实得t=-3.05<- t0.05=-1.753,故P<0.05。 推断:否定

H0: μ1≥μ2,接受HA: μ1<μ2,即认为玉米喷施矮壮素后,其株

高显著地矮于对照。

1 x=[160 160 200 160 200 170 150 210];2 y=[170 270 180 250 270 290 270

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