这篇博客介绍了基本的数学统计概念，包括平均值（利用mean函数计算）、中位数（通过median函数求解）、方差（使用var函数计算）和标准差（std函数得出），还探讨了协方差和相关系数的概念，以及它们在MATLAB中的实现。协方差用于衡量两组数据的变化趋势，而相关系数则指示了数据的正负相关性及其强度。
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平均值
平均值：所有数据之和再除以这组数据的个数
AnA_nAn = a1+a2+a3+…+ann\frac{a_1 + a_2 + a_3 + \ldots + a_n} {n}na1+a2+a3+…+an
MATLAB函数：mean
中位值
中位值：排序后的一组数据，取其“中间”值
AAA = {An+12n=1,3,5…An2+An2+12n=2,4,6…\begin{cases}
A_\frac{n+1}{2} & n=1,3,5\ldots\\
\frac{A_\frac{n}{2} + A_{\frac{n}{2}+1}}{2} & n=2,4,6\ldots\\
\end{cases}{A2n+12A2n+A2n+1n=1,3,5…n=2,4,6…
MATLAB函数：median
方差
S2S^2S2 = ∑i=1n(xi−x‾)2n−1\frac{\sum_{i=1}^n (x_i - \overline x) ^ 2} {n-1}n−1∑i=1n(xi−x)2
MATLAB函数：var
标准差
标准差：用于反映一组数据的离散程度
σ\sigmaσ = ∑i=1n(xi−x‾)2n−1\sqrt\frac{\sum_{i=1}^n (x_i - \overline x) ^ 2} {n-1}n−1∑i=1n(xi−x)2
MATLAB函数：std
协方差
协方差：用来表示两组数据的变化趋势
- 正值：两组数据变化趋势正相关
- 负值：两组数据变化趋势负相关
注：协方差的值只能表示是正相关还是负相关，不能表示相关的程度
Cov(X,Y)Cov(X,Y)Cov(X,Y) = ∑i=1n(Xi−X‾)(Yi−Y‾)n−1\frac{\sum_{i=1}^n (X_i - \overline X)(Y_i - \overline Y)} {n - 1}n−1∑i=1n(Xi−X)(Yi−Y)
MATLAB函数：cov
相关系数
ρρρ = Cov(X,Y)σXσY\frac{Cov(X,Y)}{\sigma_X \sigma_Y}σXσYCov(X,Y)
- 正值：两组数据正相关，且相关系数越大，正相关性越高
- 负值：两组数据负相关，且相关系数越小，负相关性越高
- 零：两组数据不相关
-MATLAB函数：corrcoef
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