matlab 统计工具箱函数
% Statistics Toolbox
% betafit - Beta parameter estimation.
% binofit - Binomial parameter estimation.
% dfittool - Distribution fitting tool.
% evfit - Extreme value parameter estimation.
% expfit - Exponential parameter estimation.
% gamfit - Gamma parameter estimation.
% lognfit - Lognormal parameter estimation.
% mle - Maximum likelihood estimation (MLE).
% mlecov - Asymptotic covariance matrix of MLE.
% nbinfit - Negative binomial parameter estimation.
% normfit - Normal parameter estimation.
% poissfit - Poisson parameter estimation.
% raylfit - Rayleigh parameter estimation.
% unifit - Uniform parameter estimation.
% wblfit - Weibull parameter estimation.
%
% Probability density functions (pdf).
% betapdf - Beta density.
% binopdf - Binomial density.
% chi2pdf - Chi square density.
% evpdf - Extreme value density.
% exppdf - Exponential density.
% fpdf - F density.
% gampdf - Gamma density.
% geopdf - Geometric density.
% hygepdf - Hypergeometric density.
% lognpdf - Lognormal density.
% mvnpdf - Multivariate normal density.
% nbinpdf - Negative binomial density.
% ncfpdf - Noncentral F density.
% nctpdf - Noncentral t density.
% ncx2pdf - Noncentral Chi-square density.
% normpdf - Normal (Gaussian) density.
% pdf - Density function for a specified distribution. % poisspdf - Poisson density.
% raylpdf - Rayleigh density.
% tpdf - T density.
% unidpdf - Discrete uniform density.
% unifpdf - Uniform density.
% wblpdf - Weibull density.
%
% Cumulative Distribution functions (cdf).
% betacdf - Beta cdf.
% binocdf - Binomial cdf.
% cdf - Specified cumulative distribution function.
% chi2cdf - Chi square cdf.
% ecdf - Empirical cdf (Kaplan-Meier estimate).
% evcdf - Extreme value cumulative distribution function.
% expcdf - Exponential cdf.
% fcdf - F cdf.
% gamcdf - Gamma cdf.
% geocdf - Geometric cdf.
% hygecdf - Hypergeometric cdf.
% logncdf - Lognormal cdf.
% nbincdf - Negative binomial cdf.
% ncfcdf - Noncentral F cdf.
% nctcdf - Noncentral t cdf.
% ncx2cdf - Noncentral Chi-square cdf.
% normcdf - Normal (Gaussian) cdf.
% poisscdf - Poisson cdf.
% raylcdf - Rayleigh cdf.
% tcdf - T cdf.
% unidcdf - Discrete uniform cdf.
% unifcdf - Uniform cdf.
% wblcdf - Weibull cdf.
%
% Critical Values of Distribution functions.
% betainv - Beta inverse cumulative distribution function.
% binoinv - Binomial inverse cumulative distribution function.
% chi2inv - Chi square inverse cumulative distribution function.
% evinv - Extreme value inverse cumulative distribution function.
% expinv - Exponential inverse cumulative distribution function.
% finv - F inverse cumulative distribution function.
% gaminv - Gamma inverse cumulative distribution function.
% geoinv - Geometric inverse cumulative distribution function.
% hygeinv - Hypergeometric inverse cumulative distribution function.
% icdf - Specified inverse cdf.
% logninv - Lognormal inverse cumulative distribution function.
% nbininv - Negative binomial inverse distribution function.
% ncfinv - Noncentral F inverse cumulative distribution function.
% nctinv - Noncentral t inverse cumulative distribution function.
% ncx2inv - Noncentral Chi-square inverse distribution function.
% norminv - Normal (Gaussian) inverse cumulative distribution function. % poissinv - Poisson inverse cumulative distribution function.
% raylinv - Rayleigh inverse cumulative distribution function.
% tinv - T inverse cumulative distribution function.
% unidinv - Discrete uniform inverse cumulative distribution function.
% unifinv - Uniform inverse cumulative distribution function. % wblinv - Weibull inverse cumulative distribution function. %
% Random Number Generators.
% betarnd - Beta random numbers.
% binornd - Binomial random numbers.
% chi2rnd - Chi square random numbers.
% evrnd - Extreme value random numbers.
% exprnd - Exponential random numbers.
% frnd - F random numbers.
% gamrnd - Gamma random numbers.
% geornd - Geometric random numbers.
% hygernd - Hypergeometric random numbers.
% iwishrnd - Inverse Wishart random matrix.
% lognrnd - Lognormal random numbers.
% mvnrnd - Multivariate normal random numbers.
% mvtrnd - Multivariate t random numbers.
% nbinrnd - Negative binomial random numbers.
% ncfrnd - Noncentral F random numbers.
% nctrnd - Noncentral t random numbers.
% ncx2rnd - Noncentral Chi-square random numbers.
% normrnd - Normal (Gaussian) random numbers.
% poissrnd - Poisson random numbers.
% randg - Gamma random numbers (unit scale).
% random - Random numbers from specified distribution.
% randsample - Random sample from finite population.
% raylrnd - Rayleigh random numbers.
% trnd - T random numbers.
% unidrnd - Discrete uniform random numbers.
% unifrnd - Uniform random numbers.
% wblrnd - Weibull random numbers.
% wishrnd - Wishart random matrix.
%
% Statistics.
% betastat - Beta mean and variance.
% binostat - Binomial mean and variance.
% chi2stat - Chi square mean and variance.
% evstat - Extreme value mean and variance.
% expstat - Exponential mean and variance.
% fstat - F mean and variance.
% gamstat - Gamma mean and variance.
% geostat - Geometric mean and variance.
% hygestat - Hypergeometric mean and variance.
% lognstat - Lognormal mean and variance.
% nbinstat - Negative binomial mean and variance.
% ncfstat - Noncentral F mean and variance.
% nctstat - Noncentral t mean and variance.
% ncx2stat - Noncentral Chi-square mean and variance.
% normstat - Normal (Gaussian) mean and variance.
% poisstat - Poisson mean and variance.
% raylstat - Rayleigh mean and variance.
% tstat - T mean and variance.
% unidstat - Discrete uniform mean and variance.
% unifstat - Uniform mean and variance.
% wblstat - Weibull mean and variance.
%
% Likelihood functions.
% betalike - Negative beta log-likelihood.
% evlike - Negative extreme value log-likelihood.
% explike - Negative exponential log-likelihood.
% gamlike - Negative gamma log-likelihood.
% lognlike - Negative lognormal log-likelihood.
% nbinlike - Negative likelihood for negative binomial distribution. % normlike - Negative normal likelihood.
% wbllike - Negative Weibull log-likelihood.
%
% Descriptive Statistics.
% bootstrp - Bootstrap statistics for any function.
% corr - Linear or rank correlation coefficient.
% corrcoef - Linear correlation coefficient with confidence intervals. % cov - Covariance.
% crosstab - Cross tabulation.
% geomean - Geometric mean.
% grpstats - Summary statistics by group.
% harmmean - Harmonic mean.
% iqr - Interquartile range.
% kurtosis - Kurtosis.
% mad - Median Absolute Deviation.
% mean - Sample average (in MATLAB toolbox).
% median - 50th percentile of a sample.
% moment - Moments of a sample.
% nanmax - Maximum ignoring NaNs.
% nanmean - Mean ignoring NaNs.
% nanmedian - Median ignoring NaNs.
% nanmin - Minimum ignoring NaNs.
% nanstd - Standard deviation ignoring NaNs.
% nansum - Sum ignoring NaNs.
% nanvar - Variance ignoring NaNs.
% prctile - Percentiles.
% quantile - Quantiles.
% range - Range.
% skewness - Skewness.
% std - Standard deviation (in MATLAB toolbox).
% tabulate - Frequency table.
% trimmean - Trimmed mean.
% var - Variance (in MATLAB toolbox).
%
% Linear Models.
% addedvarplot - Created added-variable plot for stepwise regression.
% anova1 - One-way analysis of variance.
% anova2 - Two-way analysis of variance.
% anovan - n-way analysis of variance.
% aoctool - Interactive tool for analysis of covariance.
% dummyvar - Dummy-variable coding.
% friedman - Friedman's test (nonparametric two-way anova).
% glmfit - Generalized linear model fitting.
% glmval - Evaluate fitted values for generalized linear model.
% kruskalwallis - Kruskal-Wallis test (nonparametric one-way anova).
% leverage - Regression diagnostic.
% lscov - Least-squares estimates with known covariance matrix.
% lsqnonneg - Non-negative least-squares.
% manova1 - One-way multivariate analysis of variance.
% manovacluster - Draw clusters of group means for manova1.
% multcompare - Multiple comparisons of means and other estimates.
% polyconf - Polynomial evaluation and confidence interval estimation.
% polyfit - Least-squares polynomial fitting.
% polyval - Predicted values for polynomial functions.
% rcoplot - Residuals case order plot.
% regress - Multivariate linear regression.
% regstats - Regression diagnostics.
% ridge - Ridge regression.
% robustfit - Robust regression model fitting.
% rstool - Multidimensional response surface visualization (RSM).
% stepwise - Interactive tool for stepwise regression.
% stepwisefit - Non-interactive stepwise regression.
% x2fx - Factor settings matrix (x) to design matrix (fx).
%
% Nonlinear Models.
% nlinfit - Nonlinear least-squares data fitting.
% nlintool - Interactive graphical tool for prediction in nonlinear models. % nlpredci - Confidence intervals for prediction.
% nlparci - Confidence intervals for parameters.
%
% Design of Experiments (DOE).
% bbdesign - Box-Behnken design.
% candexch - D-optimal design (row exchange algorithm for candidate set). % candgen - Candidates set for D-optimal design generation.
% ccdesign - Central composite design.
% cordexch - D-optimal design (coordinate exchange algorithm).
% daugment - Augment D-optimal design.
% dcovary - D-optimal design with fixed covariates.
% ff2n - Two-level full-factorial design.
% fracfact - Two-level fractional factorial design.
% fullfact - Mixed-level full-factorial design.
% hadamard - Hadamard matrices (orthogonal arrays).
% lhsdesign - Latin hypercube sampling design.
% lhsnorm - Latin hypercube multivariate normal sample.
% rowexch - D-optimal design (row exchange algorithm).
%
% Statistical Process Control (SPC).
% capable - Capability indices.
% capaplot - Capability plot.
% ewmaplot - Exponentially weighted moving average plot.
% histfit - Histogram with superimposed normal density.
% normspec - Plot normal density between specification limits.
% schart - S chart for monitoring variability.
% xbarplot - Xbar chart for monitoring the mean.
%
% Multivariate Statistics.
% Cluster Analysis.
% cophenet - Cophenetic coefficient.
% cluster - Construct clusters from LINKAGE output.
% clusterdata - Construct clusters from data.
% dendrogram - Generate dendrogram plot.
% inconsistent - Inconsistent values of a cluster tree.
% kmeans - k-means clustering.
% linkage - Hierarchical cluster information.
% pdist - Pairwise distance between observations.
% silhouette - Silhouette plot of clustered data.
% squareform - Square matrix formatted distance.
%
% Dimension Reduction Techniques.
% factoran - Factor analysis.
% pcacov - Principal components from covariance matrix.
% pcares - Residuals from principal components.
% princomp - Principal components analysis from raw data.
% rotatefactors - Rotation of FA or PCA loadings.
%
% Plotting.
% andrewsplot - Andrews plot for multivariate data.
% biplot - Biplot of variable/factor coefficients and scores.
% glyphplot - Plot stars or Chernoff faces for multivariate data.
% gplotmatrix - Matrix of scatter plots grouped by a common variable. % parallelcoords - Parallel coordinates plot for multivariate data.
%
% Other Multivariate Methods.
% barttest - Bartlett's test for dimensionality.
% canoncorr - Cannonical correlation analysis.
% cmdscale - Classical multidimensional scaling.
% classify - Linear discriminant analysis.
% mahal - Mahalanobis distance.
% manova1 - One-way multivariate analysis of variance.
% mdscale - Metric and non-metric multidimensional scaling.
% procrustes - Procrustes analysis.
%
% Decision Tree Techniques.
% treedisp - Display decision tree.
% treefit - Fit data using a classification or regression tree.
% treeprune - Prune decision tree or creating optimal pruning sequence. % treetest - Estimate error for decision tree.
% treeval - Compute fitted values using decision tree.
%
% Hypothesis Tests.
% ranksum - Wilcoxon rank sum test (independent samples).
% signrank - Wilcoxon sign rank test (paired samples).
% signtest - Sign test (paired samples).
% ztest - Z test.
% ttest - One sample t test.
% ttest2 - Two sample t test.
%
% Distribution Testing.
% jbtest - Jarque-Bera test of normality
% kstest - Kolmogorov-Smirnov test for one sample
% kstest2 - Kolmogorov-Smirnov test for two samples
% lillietest - Lilliefors test of normality
%
% Nonparametric Functions.
% friedman - Friedman's test (nonparametric two-way anova).
% kruskalwallis - Kruskal-Wallis test (nonparametric one-way anova).
% ksdensity - Kernel smoothing density estimation.
% ranksum - Wilcoxon rank sum test (independent samples).
% signrank - Wilcoxon sign rank test (paired samples).
% signtest - Sign test (paired samples).
%
% Hidden Markov Models.
% hmmdecode - Calculate HMM posterior state probabilities.
% hmmestimate - Estimate HMM parameters given state information.
% hmmgenerate - Generate random sequence for HMM.
% hmmtrain - Calculate maximum likelihood estimates for HMM parameters. % hmmviterbi - Calculate most probable state path for HMM sequence.
%
% Statistical Plotting.
% andrewsplot - Andrews plot for multivariate data.
% biplot - Biplot of variable/factor coefficients and scores.
% boxplot - Boxplots of a data matrix (one per column).
% cdfplot - Plot of empirical cumulative distribution function.
% ecdfhist - Histogram calculated from empirical cdf.
% fsurfht - Interactive contour plot of a function.
% gline - Point, drag and click line drawing on figures.
% glyphplot - Plot stars or Chernoff faces for multivariate data.
% gname - Interactive point labeling in x-y plots.
% gplotmatrix - Matrix of scatter plots grouped by a common variable.
% gscatter - Scatter plot of two variables grouped by a third.
% hist - Histogram (in MATLAB toolbox).
% hist3 - Three-dimensional histogram of bivariate data.
% lsline - Add least-square fit line to scatter plot.
% normplot - Normal probability plot.
% parallelcoords - Parallel coordinates plot for multivariate data.
% probplot - Probability plot.
% qqplot - Quantile-Quantile plot.
% refcurve - Reference polynomial curve.
% refline - Reference line.
% surfht - Interactive contour plot of a data grid.
% wblplot - Weibull probability plot.
%
% Statistics Demos.
% aoctool - Interactive tool for analysis of covariance.
% disttool - GUI tool for exploring probability distribution functions. % polytool - Interactive graph for prediction of fitted polynomials.
% randtool - GUI tool for generating random numbers.
% rsmdemo - Reaction simulation (DOE, RSM, nonlinear curve fitting).
% robustdemo - Interactive tool to compare robust and least squares fits. %
% File Based I/O.
% tblread - Read in data in tabular format.
% tblwrite - Write out data in tabular format to file.
% tdfread - Read in text and numeric data from tab-delimitted file. % caseread - Read in case names.
% casewrite - Write out case names to file.
%
% Utility Functions.
% combnk - Enumeration of all combinations of n objects k at a time. % grp2idx - Convert grouping variable to indices and array of names. % hougen - Prediction function for Hougen model (nonlinear example). % statget - Get STATS options parameter value.
% statset - Set STATS options parameter value.
% tiedrank - Compute ranks of sample, adjusting for ties.
% zscore - Normalize matrix columns to mean 0, variance 1.
% Other Utility Functions.
% betalik1 - Computation function for negative beta log-likelihood. % boxutil - Utility function for boxplot.
% cdfcalc - Computation function for empirical cdf.
% dfgetset - Getting and setting dfittool parameters.
% dfswitchyard - Invoking private functions for dfittool.
% distchck - Argument checking for cdf, pdf and inverse functions. % export2wsdlg - Dialog to export data from gui to workspace.
% iscatter - Grouped scatter plot using integer grouping.
% meansgraph - Interactive means graph for multiple comparisons.
% statdisptable - Display table of statistics.
%
% HTML Demo Functions.
% classdemo - Classification demo.
% clusterdemo - Cluster analysis demo.
% cmdscaledemo - Classical multidimensional scaling demo.
% copulademo - Copula simulation demo.
% customdist1demo - Custom distribution fitting demo.
% customdist2demo - Custom distribution fitting demo.
% factorandemo - Factor analysis demo.
% glmdemo - Generalized linear model demo.
% gparetodemo - Generalized Pareto fitting demo.
% mdscaledemo - Non-classical multidimensional scaling demo.
% mvplotdemo - Multidimensional data plotting demo.
% samplesizedemo - Sample size calculation demo.
% survivaldemo - Survival data analysis demo.
%
% Obsolete Functions
% weibcdf - Weibull cdf, old parameter definitions.
% weibfit - Weibull fitting, old parameter definitions.
% weibinv - Weibull inv cdf, old parameter definitions.
% weiblike - Weibull likelihood, old parameter definitions.
% weibpdf - Weibull pdf, old parameter definitions.
% weibplot - Weibull prob plot, old parameter definitions.
% weibrnd - Weibull random numbers, old parameter definitions. % weibstat - Weibull statistics, old parameter definitions.
Matlab概率统计工具箱(3)
Matlab概率统计工具箱(3) 4.8 假设检验 4.8.1 已知,单个正态总体的均值μ的假设检验(U检验法) 函数ztest 格式h = ztest(x,m,sigma) % x为正态总体的样本,m为均值μ0,sigma为标准差,显著性水平为0.05(默认值) h = ztest(x,m,sigma,alpha) %显著性水平为alpha [h,sig,ci,zval] = ztest(x,m,sigma,alpha,tail) %sig为观察值的概率,当sig为小概率时则对原假设提出质疑,ci为真正均值μ的1-alpha置信区间,zval为统计量的值. 说明若h=0,表示在显著性水平alpha下,不能拒绝原假设; 若h=1,表示在显著性水平alpha下,可以拒绝原假设. 原假设:, 若tail=0,表示备择假设:(默认,双边检验); tail=1,表示备择假设:(单边检验); tail=-1,表示备择假设:(单边检验). 例4-74 某车间用一台包装机包装葡萄糖,包得的袋装糖重是一个随机变量,它服从正态分布.当机器正常时,其均值为0.5公斤,标准差为0.015.某日开工后检验包装机是否正常,随机地抽取所包装的糖9袋,称得净重为(公斤)
0.497, 0.506, 0.518, 0.524, 0.498, 0.511, 0.52, 0.515, 0.512 问机器是否正常 解:总体μ和σ已知,该问题是当为已知时,在水平下,根据样本值判断μ=0.5还是.为此提出假设: 原假设: 备择假设: >> X=[0.497,0.506,0.518,0.524,0.498,0.511,0.52,0.515,0.512 ]; >> [h,sig,ci,zval]=ztest(X,0.5,0.015,0.05,0) 结果显示为 h = 1 sig = 0.0248 %样本观察值的概率 ci = 0.5014 0.5210 %置信区间,均值0.5在此区间之外 zval = 2.2444 %统计量的值 结果表明:h=1,说明在水平下,可拒绝原假设,即认为包装机工作不正常.
Matlab 概率论与数理统计
Matlab 概率论与数理统计一、matlab基本操作 1.画图 【例01.01】简单画图 【例01.02】填充，二维均匀随机数 hold off; x=[0,60];y0=[0,0];y60=[60,60]; x1=[0,30];y1=x1+30;
2. 排列组合 C=nchoosek(n,k)：k n C C =，例nchoosek(5,2)=10, nchoosek(6,3)=20. prod(n1:n2)：从n1到n2的连乘 【例01.03】至少有两个人生日相同的概率 公式计算n n n n N N n N N N N n N N N C n p )1()1(1)! (! 1!1+--?-=--=- = 365364(3651)3653643651 11365365365365 rs rs rs ?-+-+=- =-?
二、随机数的生成 3.均匀分布随机数 rand(m,n); 产生m行n列的(0,1)均匀分布的随机数rand(n); 产生n行n列的(0,1)均匀分布的随机数 【练习】生成(a,b)上的均匀分布 4.正态分布随机数 randn(m,n); 产生m行n列的标准正态分布的随机数【练习】生成N(nu,sigma.^2)上的正态分布 5.其它分布随机数
三、一维随机变量的概率分布 1. 离散型随机变量的分布率 (1) 0-1分布 (2) 均匀分布 (3) 二项分布：binopdf(x,n,p)，若~(,)X B n p ，则{}(1)k k n k n P X k C p p -==-， ‘当n 较大时二项分布近似为正态分布 x=0:100;n=100;p=0.3; y= binopdf(x,n,p); plot(x,y,'b-',x,y,'r*')
matlab统计工具箱函数
% Statistics Toolbox % betafit - Beta parameter estimation. % binofit - Binomial parameter estimation. % dfittool - Distribution fitting tool. % evfit - Extreme value parameter estimation. % expfit - Exponential parameter estimation. % gamfit - Gamma parameter estimation. % lognfit - Lognormal parameter estimation. % mle - Maximum likelihood estimation (MLE). % mlecov - Asymptotic covariance matrix of MLE. % nbinfit - Negative binomial parameter estimation. % normfit - Normal parameter estimation. % poissfit - Poisson parameter estimation. % raylfit - Rayleigh parameter estimation. % unifit - Uniform parameter estimation. % wblfit - Weibull parameter estimation. % % Probability density functions (pdf). % betapdf - Beta density. % binopdf - Binomial density. % chi2pdf - Chi square density. % evpdf - Extreme value density. % exppdf - Exponential density. % fpdf - F density. % gampdf - Gamma density. % geopdf - Geometric density. % hygepdf - Hypergeometric density. % lognpdf - Lognormal density. % mvnpdf - Multivariate normal density. % nbinpdf - Negative binomial density. % ncfpdf - Noncentral F density. % nctpdf - Noncentral t density. % ncx2pdf - Noncentral Chi-square density. % normpdf - Normal (Gaussian) density. % pdf - Density function for a specified distribution. % poisspdf - Poisson density. % raylpdf - Rayleigh density. % tpdf - T density. % unidpdf - Discrete uniform density. % unifpdf - Uniform density. % wblpdf - Weibull density. % % Cumulative Distribution functions (cdf). % betacdf - Beta cdf.
MATLAB计算概率
一、实验名称 已知随机向量（X ，Y ）独立同服从标准正态分布，D={(x,y)|a
p=erchong(a,b,c,d) end if e==2 p=wangge(a,b,c,d); end if e==3 p=fenbu(a,b,c,d); end if e==4 p=mente(a,b,c,d); end if e==5 [X,Y]=meshgrid(-3:0.2:3); Z=1/(2*pi)*exp(-1/2*(X.^2+Y.^2)); meshz(X,Y,Z); end e=input('请选择: \n'); end % ===============================用二重积分计算function p=erchong(a,b,c,d) syms x y; f0=1/(2*pi)*exp(-1/2*(x^2+y^2)); f1=int(f0,x,a,b); %对x积分 f1=int(f1,y,c,d); %对y积分 p=vpa(f1,9); % ================================等距网格法function p=wangge(a,b,c,d) syms x y ; n=100; r1=(b-a)/n; %求步长 r2=(d-c)/n; za(1)=a;for i=1:n,za(i+1)=za(i)+r1;end %分块 zc(1)=c;for j=1:n,zc(j+1)=zc(j)+r2;end for i=1:n x(i)=unifrnd(za(i),za(i+1));end %随机取点 for i=1:n y(i)=unifrnd(zc(i),zc(i+1));end s=0; for i=1:n for j=1:n s=1/(2*pi)*exp(-1/2*(x(i)^2+y(j)^2))+s;%求和end end p=s*r1*r2;
matlab潮流计算工具箱使用手册
MATPOWER A M ATLAB? Power System Simulation Package Version 3.2 September 21, 2007 User’s Manual Ray D. Zimmerman Carlos E. Murillo-Sánchez rz10@https://www.sodocs.net/doc/6a16406601.html, carlos_murillo@https://www.sodocs.net/doc/6a16406601.html, ? 1997-2007 Power Systems Engineering Research Center (PS ERC) School of Electrical Engineering, Cornell University, Ithaca, NY 14853
Table of Contents Table of Contents (2) 1Introduction (3) 2Getting Started (4) 2.1System Requirements (4) 2.2Installation (4) 2.3Running a Power Flow (4) 2.4Running an Optimal Power Flow (4) 2.5Getting Help (4) 3Technical Reference (6) 3.1Data File Format (6) 3.2Modeling (8) 3.3Power Flow (11) 3.4Optimal Power Flow (12) 3.4.1AC OPF Formulation (13) 3.4.2DC OPF Formulation (21) 3.5Unit Decommitment Algorithm (22) 3.6MATPOWER Options (22) 3.7Summary of the Files (28) 4Acknowledgments (33) 5References (33) Appendix A: Notes on LP-Solvers for M ATLAB (34) Appendix B: Additional Notes (34) Appendix C: Auction Code (35)
MATLAB有三十多个工具箱大致可分为两类：功能型工具箱和领域型工具箱 (2)
MATLAB有三十多个工具箱大致可分为两类：功能型工具箱和领域型工具箱. 功能型工具箱主要用来扩充MATLAB的符号计算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能，能用于多种学科。而领域型工具箱是专业性很强的。如控制系统工具箱(Control System Toolbox)、信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)、财政金融工具箱(Financial Toolbox)等。 下面，将MATLAB工具箱内所包含的主要内容做简要介绍： 1)通讯工具箱(Communication Toolbox)。 令提供100多个函数和150多个SIMULINK模块用于通讯系统的仿真和分析 ——信号编码 ——调制解调 ——滤波器和均衡器设计 ——通道模型 ——同步 可由结构图直接生成可应用的C语言源代码。 2)控制系统工具箱(Control System Toolbox)。 鲁连续系统设计和离散系统设计 * 状态空间和传递函数 * 模型转换 * 频域响应：Bode图、Nyquist图、Nichols图 * 时域响应：冲击响应、阶跃响应、斜波响应等 * 根轨迹、极点配置、LQG 3)财政金融工具箱(FinancialTooLbox)。 * 成本、利润分析，市场灵敏度分析 * 业务量分析及优化 * 偏差分析 * 资金流量估算 * 财务报表 4)频率域系统辨识工具箱(Frequency Domain System ldentification Toolbox * 辨识具有未知延迟的连续和离散系统 * 计算幅值／相位、零点／极点的置信区间 * 设计周期激励信号、最小峰值、最优能量诺等 5)模糊逻辑工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)。 * 友好的交互设计界面 * 自适应神经—模糊学习、聚类以及Sugeno推理 * 支持SIMULINK动态仿真 * 可生成C语言源代码用于实时应用
MATLAB各类工具箱
序号工具箱备注 数学、统计与优化 1Symbolic Math Toolbox符号数学工具箱 2Partial Differential Euqation Toolbox偏微分方程工具箱 3Statistics Toolbox统计学工具箱 4Curve Fitting Toolbox曲线拟合工具箱 5Optimization Toolbox优化工具箱 6Global Optimization Toolbox全局优化工具箱 7Neural Network Toolbox神经网络工具箱 8Model-Based Calibration Toolbox基于模型矫正工具箱 信号处理与通信 9Signal Processing Toolbox信号处理工具箱 10DSP System Toolbox DSP[size=+0]系统工具箱11Communications System Toolbox通信系统工具箱 12Wavelet Toolbox小波工具箱 13Fixed-Point Toolbox定点运算工具箱 14RF Toolbox射频工具箱 15Phased Array System Toolbox相控阵系统工具箱 控制系统设计与分析 16Control system Toolbox控制系统工具箱 17System Indentification Toolbox系统辨识工具箱 18Fuzzy Logic Toolbox模糊逻辑工具箱 19Robust Control Toolbox鲁棒控制工具箱 20Model Predictive Control Toolbox模型预测控制工具箱21Aerospace Toolbox航空航天工具箱 图像处理与计算机视觉 22Image Processing Toolbox图像处理工具箱 23Computer Vision System Toolbox计算机视觉工具箱 24Image Acquisition Toolbox图像采集工具箱 25Mapping Toolbox地图工具箱 测试与测量
(完整版)Matlab概率论与数理统计
Matlab 概率论与数理统计 、matlab 基本操作 1. 画图 【例01.01】简单画图 hold off; x=0:0.1:2*pi; y=sin (x); plot(x,y, '-r'); x1=0:0.1:pi/2; y1=s in( x1); hold on; fill([x1, pi/2],[y1,1/2], 'b'); 【例01.02】填充，二维均匀随机数 hold off ; x=[0,60];y0=[0,0];y60=[60,60]; x1=[0,30];y1=x1+30; x2=[30,60];y2=x2-30; plot(x,y0, 'r' ,y0,x, plot(x1,y1, 'r' ,x2,y2, yr=u nifrnd (0,60,2,100); plot(yr(1,:),yr(2,:), axis( 'on'); axis( 'square' ); axis([-20 80 -20 80 ]); xv=[0 0 30 60 60 30 0];yv=[0 30 60 60 30 0 0]; fill(xv,yv, 'b'); hold on ; 'r' ,x,y60, 'r' ,y60,x, 'r') 'r'); 'm.')
2. 排列组合 k C=nchoosek(n,k) : C C n ，例 nchoosek(5,2)=10, nchoosek(6,3)=20. prod(n1:n2):从 n1 至U n2 的连乘 【例01.03】至少有两个人生日相同的概率 365 364|||(365 rs 1) rs 365 365 364 365 rs 1 365 365 365 rs=[20,25,30,35,40,45,50]; %每班的人数 p1= on es(1,le ngth(rs)); p2=on es(1,le ngth(rs)); %用连乘公式计算 for i=1:le ngth(rs) p1(i)=prod(365-rs(i)+1:365)/365A rs(i); end %用公式计算(改进) for i=1:le ngth(rs) for k=365-rs(i)+1:365 p2(i)=p2(i)*(k/365); end ; end %用公式计算(取对数) for i=1:le ngth(rs) p1(i)=exp(sum(log(365-rs(i)+1:365))-rs(i)*log(365)); end 公式计算P 1 n!C N N n N! 1 (N n)! 1 N n N (N 1) (N n 1)
MATLAB 概率分布函数
统计工具箱函数 Ⅰ-1 概率密度函数 函数名对应分布的概率密度函数 betapdf贝塔分布的概率密度函数 binopdf二项分布的概率密度函数 chi2pdf 卡方分布的概率密度函数exppdf指数分布的概率密度函数 fpdf f分布的概率密度函数 gampdf伽玛分布的概率密度函数 geopdf几何分布的概率密度函数 hygepdf超几何分布的概率密度函数 normpdf正态（高斯）分布的概率密度函数lognpdf对数正态分布的概率密度函数 nbinpdf负二项分布的概率密度函数 ncfpdf非中心f分布的概率密度函数 nctpdf非中心t分布的概率密度函数 ncx2pdf 非中心卡方分布的概率密度函数poisspdf泊松分布的概率密度函数 raylpdf雷利分布的概率密度函数 tpdf学生氏t分布的概率密度函数 unidpdf离散均匀分布的概率密度函数 unifpdf连续均匀分布的概率密度函数 weibpdf威布尔分布的概率密度函数 Ⅰ-2 累加分布函数 函数名对应分布的累加函数 betacdf贝塔分布的累加函数 binocdf二项分布的累加函数 chi2cdf 卡方分布的累加函数 expcdf指数分布的累加函数 fcdf f分布的累加函数 gamcdf伽玛分布的累加函数 geocdf几何分布的累加函数 hygecdf超几何分布的累加函数 logncdf对数正态分布的累加函数 nbincdf负二项分布的累加函数 ncfcdf非中心f分布的累加函数 nctcdf非中心t分布的累加函数 ncx2cdf 非中心卡方分布的累加函数normcdf正态（高斯）分布的累加函数poisscdf泊松分布的累加函数 raylcdf雷利分布的累加函数 tcdf学生氏t分布的累加函数 unidcdf离散均匀分布的累加函数 unifcdf连续均匀分布的累加函数
数学建模常用到的matlab函数有哪些
附录Ⅰ工具箱函数汇总 Ⅰ.1 统计工具箱函数 表Ⅰ-1 概率密度函数 函数名对应分布的概率密度函数betapdf 贝塔分布的概率密度函数binopdf 二项分布的概率密度函数 chi2pdf 卡方分布的概率密度函数 exppdf 指数分布的概率密度函数 fpdf f分布的概率密度函数 gampdf 伽玛分布的概率密度函数 geopdf 几何分布的概率密度函数hygepdf 超几何分布的概率密度函数normpdf 正态（高斯）分布的概率密度函数lognpdf 对数正态分布的概率密度函数nbinpdf 负二项分布的概率密度函数ncfpdf 非中心f分布的概率密度函数nctpdf 非中心t分布的概率密度函数 ncx2pdf 非中心卡方分布的概率密度函数poisspdf 泊松分布的概率密度函数 raylpdf 雷利分布的概率密度函数 tpdf 学生氏t分布的概率密度函数 unidpdf 离散均匀分布的概率密度函数unifpdf 连续均匀分布的概率密度函数weibpdf 威布尔分布的概率密度函数 表Ⅰ-2 累加分布函数 函数名对应分布的累加函数 betacdf 贝塔分布的累加函数 binocdf 二项分布的累加函数 chi2cdf 卡方分布的累加函数 expcdf 指数分布的累加函数 fcdf f分布的累加函数 gamcdf 伽玛分布的累加函数 geocdf 几何分布的累加函数 hygecdf 超几何分布的累加函数 logncdf 对数正态分布的累加函数nbincdf 负二项分布的累加函数 ncfcdf 非中心f分布的累加函数 nctcdf 非中心t分布的累加函数 ncx2cdf 非中心卡方分布的累加函数normcdf 正态（高斯）分布的累加函数poisscdf 泊松分布的累加函数 raylcdf 雷利分布的累加函数 tcdf 学生氏t分布的累加函数
Matlab各工具箱功能简介(部分)
Ｔoolbox工具箱序号工具箱备注一、数学、统计与优化 1 Symbolic Math Toolbox 符号数学工具箱Symbolic Math Toolbox? 提供用于求解和推演符号运算表达式以及执行可变精度算术的函数。您可以通过分析执行微分、积分、化简、转换以及方程求解。另外，还可以利用符号运算表达式为 MATLAB、Simulink 和Simscape? 生成代码。?? Symbolic Math Toolbox 包含 MuPAD 语言，并已针对符号运算表达式的处理和执?行进行优化。该工具箱备有MuPAD 函数库，其中包括普通数学领域的微积分和线性代数，以及专业领域的数论和组合论。此外，还可以使用 MuPAD 语言编写自定义的符号函数和符号库。MuPAD 记事本支持使用嵌入式文本、图形和数学排版格式来记录符号运算推导。您可以采用HTML 或PDF 的格式分享带注释的推导。 2 Partial Differential Euqation Toolbox 偏微分方程工具箱偏微分方程工具箱?提供了用于在2D，3D求解偏微分方程（PDE）以及一次使用有限元分析。它可以让你指定和网格二维和三维几何形状和制定边界条件和公式。你能解决静态，时域，频域和特征值问题在几何领域。功能进行后处理和绘图效果使您能够直观地探索解决方案。你可以用偏微分方程工具箱，以解决从标准问题，如扩散，传热学，结构力学，静电，静磁学，和AC电源电磁学，以及自定义，偏微分方程的耦合系统偏微分方程。 3 Statistics Toolbox 统计学工具箱
Statistics and Machine Learning Toolbox 提供运用统计与机器学习来描述、分析数据和对数据建模的函数和应用程序。您可以使用用于探查数据分析的描述性统计和绘图，使用概率分布拟合数据，生成用于Monte Carlo 仿真的随机数，以及执行假设检验。回归和分类算法用于依据数据执行推理并构建预测模型。对于分析多维数据，Statistics and Machine Learning Toolbox 可让您通过序列特征选择、逐步回归、主成份分析、规则化和其他降维方法确定影响您的模型的主要变量或特征。该工具箱提供了受监督和不受监督机器学习算法，包括支持向量机(SVM)、促进式 (boosted) 和袋装 (bagged) 决策树、k-最近邻、k-均值、k-中心点、分层聚类、高斯混合模型和隐马尔可夫模 型。4 Curve Fitting Toolbox 曲线拟合工具箱Curve Fitting Toolbox? 提供了用于拟合曲线和曲面数据的应用程序和函数。使用该工具箱可以执行探索性数据分析，预处理和后处理数据，比较候选模型，删除偏值。您可以使用随带的线性和非线性模型库进行回归分析，也可以指定您自行定义的方程式。该库提供了优化的解算参数和起始条件，以提高拟合质量。该工具箱还提供非参数建模方法，比如样条、插值和平滑。在创建一个拟合之后，您可以运用多种后处理方法进行绘 图、插值和外推，估计置信区间，计算积分和导数。 5 Optimization Toolbox 优化工具箱 Optimization Toolbox? 提供了寻找最小化或最大化目标并同时满足限制条件
matlab工具箱中文
Matlab工具箱 所谓Matlab工具箱就是一些M文件的集合, 用户可以修改工具箱中的函数，更为重要的是用户可以通过编制M文件来任意地添加工具箱中原来没有的工具函数。此功能充分体现了matlab语言的开放性。许多的专业领域在Matlab中都有自己的工具箱,假如你发现你的专业领域没有的话, 你也可以自己开发一个。 还是先来通过下面这篇Matlab的各个工具箱功能介绍的小文章，来看看有没有你所需要的吧,有感兴趣的朋友,可以到网上搜各工具箱函数的细节,相信你会好运的。 有三十多个工具箱，大致可分为两类：功能型工具箱和领域型工具箱。 功能型工具箱主要用来扩充MATLAB的符号计算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能，能用于多种学科。而领域型工具箱是专业性很强的，如控制系统工具箱(Control System Toolbox)、信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)、财政金融工具箱(Financial Toolbox)等。 下面，将MATLAB工具箱内所包含的主要内容做简要介绍： 1)通讯工具箱(Communication Toolbox)。 提供100多个函数和150多个SIMULINK模块用于通讯系统的仿真和分析 ——信号编码 ——调制解调 ——滤波器和均衡器设计 ——通道模型 ——同步 可由结构图直接生成可应用的C语言源代码。 2)控制系统工具箱(Control System Toolbox)。 连续系统设计和离散系统设计 * 状态空间和传递函数 * 模型转换 * 频域响应：Bode图、Nyquist图、Nichols图 * 时域响应：冲击响应、阶跃响应、斜波响应等 * 根轨迹、极点配置、LQG 3)财政金融工具箱(FinancialTooLbox)。 * 成本、利润分析，市场灵敏度分析 * 业务量分析及优化 * 偏差分析 * 资金流量估算 * 财务报表 4)频率域系统辨识工具箱(Frequency Domain System ldentification Toolbox * 辨识具有未知延迟的连续和离散系统
matlab概率统计函数
matlab概率统计函数 函数名对应分布的概率密度函数 betapdf 贝塔分布的概率密度函数binopdf 二项分布的概率密度函数 chi2pdf 卡方分布的概率密度函数 exppdf 指数分布的概率密度函数 fpdf f分布的概率密度函数 gampdf 伽玛分布的概率密度函数 geopdf 几何分布的概率密度函数hygepdf 超几何分布的概率密度函数normpdf 正态（高斯）分布的概率密度函数lognpdf 对数正态分布的概率密度函数nbinpdf 负二项分布的概率密度函数ncfpdf 非中心f分布的概率密度函数nctpdf 非中心t分布的概率密度函数 ncx2pdf 非中心卡方分布的概率密度函数poisspdf 泊松分布的概率密度函数raylpdf 雷利分布的概率密度函数 tpdf 学生氏t分布的概率密度函数unidpdf 离散均匀分布的概率密度函数unifpdf 连续均匀分布的概率密度函数weibpdf 威布尔分布的概率密度函数 表Ⅰ-2 累加分布函数 函数名对应分布的累加函数 betacdf 贝塔分布的累加函数 binocdf 二项分布的累加函数 chi2cdf 卡方分布的累加函数 expcdf 指数分布的累加函数 fcdf f分布的累加函数 gamcdf 伽玛分布的累加函数 geocdf 几何分布的累加函数 hygecdf 超几何分布的累加函数 logncdf 对数正态分布的累加函数 nbincdf 负二项分布的累加函数 ncfcdf 非中心f分布的累加函数 nctcdf 非中心t分布的累加函数 ncx2cdf 非中心卡方分布的累加函数normcdf 正态（高斯）分布的累加函数poisscdf 泊松分布的累加函数 raylcdf 雷利分布的累加函数 tcdf 学生氏t分布的累加函数
MATLAB概率统计函数
第1章概率统计 本章介绍MATLAB在概率统计中的若干命令和使用格式，这些命令存放于MatlabR12\Toolbox\Stats中。 1.1 随机数的产生 产生随机数时初始种子数的设定方法 s = RandStream('mcg16807','Seed',0) RandStream.setDefaultStream(s) 另一种形式 seed = 0; randn('state', seed); rand ('state', seed); 1.1.1 二项分布的随机数据的产生 命令参数为N，P的二项随机数据 函数 binornd 格式 R = binornd(N, P) % N、P为二项分布的两个参数，返回服从参数为N、P的二项分布的随机数，N、P大小相同。
R = binornd(N, P, [m]) % m指定随机数的个数，产生m×m 维的随机数矩阵R。 R = binornd(N, P, [m, n]) % m, n分别表示R的行数和列数R = binornd(N, P, [m, n, k]) % m, n, k分别表示R的行数和列数和层数 其中的[]可以省略。 例1-1 >> R=binornd(10,0.5) R = 3 >> R=binornd(10,0.5,1,6) R = 8 1 3 7 6 4 >> R=binornd(10,0.5,[1,10]) R = 6 8 4 6 7 5 3 5 6 2 >> R=binornd(10,0.5,[2,3]) R = 7 5 8 6 5 6 >>n = 10:10:60; >>r1 = binornd(n,1./n) r1 = 2 1 0 1 1 2 >>r2 = binornd(n,1./n,[1 6]) r2 = 0 1 2 1 3 1 1.1.2 正态分布的随机数据的产生 命令参数为μ、σ的正态分布的随机数据 函数 normrnd 格式 R = normrnd(MU,SIGMA) % 返回均值为MU，标准差为SIGMA的正态分布的随机数据，R可以是向量或矩阵。 2
MATLAB统计工具箱中的回归分析命令
佛山科学技术学院 上机报告 课程名称数学应用软件 上机项目 MATLAB统计工具箱中的回归分析命令 专业班级 一. 上机目的 本节课我们认识了用MA TALB统计工具箱中的回归命令，主要有以下内容： regress命令即可用于多元回归分析也可用于一元线性回归，其格式如下： 1.确定回归系数的命令是regress，用命令：b=regress(Y,X). 2.求回归系数的点的估计和区间估计，并检验回归模型，用命令： [b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,alpha) 3.画出残差及其置性区间，用命令： rcoplot(r,rint) 二元多项式回归：[p,S]=polyfit(x,y,2) 二. 上机内容 1.第十六章课后习题1； 2.第十六章课后习题2； 3.第十六章课后习题3。 三. 上机方法与步骤 给出相应的问题分析及求解方法，并写出Matlab程序，并有上机程序显示截图。 第1题： 要求一元线性回归方程及检验其显著性，用命令[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X);求置信区间和预测值用命令rstool(x,y,'purequadratic') 回归方程及检验其显著性： x=[20 25 30 35 40 45 50 55 60 65]'; X=[ones(10,1) x]; Y=[13.2 15.1 16.4 17.1 17.9 18.7 19.6 21.2 22.5 24.3]';
[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X); b,bint,stats 残差分析，作残差图： rcoplot(r,rint) 预测及作图： z=b(1)+b(2)*x plot(x,Y,'k+',x,z,'r') 预测值及置信区间： x=[20 25 30 35 40 45 50 55 60 65]'; y=[13.2 15.1 16.4 17.1 17.9 18.7 19.6 21.2 22.5 24.3]'; rstool(x,y,'purequadratic')
Matlab笔记——数值计算—概率篇017
17. 数值计算—概率篇 一、计算组合数、排列数 !n——factorial(n)或prod(1:n) k C——nchoosek(n,k) n k A——factorial(n)/factorial(n-k) n 二、生成随机数 1. rand(m,n) ——生成m×n的服从[0,1]上均匀分布的随机数； 用a + (b-a).*rand(m,n)生成m×n的服从[a,b]上均匀分布的随机数。 2. 二项分布与正态分布随机数 binornd(N,P,m,n)——生成m×n的服从二项分布B(N,P)的随机数； normrnd(MU,SIGMA,m,n) ——生成m×n的服从正态分布N(MU,SIGMA2)的随机数； 3. 通用格式： 分布缩写+rnd(分布参数, m,n) 或random(‘分布名或缩写’, 分布参数, m,n) 可以用来生成m×n该分布的随机数。各种分布名见下图：
4. 使用randsample和randsrc函数生成指定离散分布随机数 X=randsample(N, k, replace, w)
N相当于[1:N], 也可以是具有确定值的向量；k表示生成k个随机数；replace=’true’表示可重复，或’false’表示不可重复（默认）；w是权重向量。 X= randsrc(m,n,[x; p]) 生成m×n的随机矩阵，服从取值为向量x, 对应概率为向量p的离散分布。 例1 设离散型随机变量X服从如下分布： 生成服从3×5的该分布的随机数。 代码： xvalue = [-2 -1 0 1 2]; xp = [0.05 0.2 0.5 0.2 0.05]; % 调用randsample函数生成100个服从指定离散分布的随机数 x = randsample(xvalue, 15, true, xp); reshape(x,[3 5]) % 调用randsrc函数生成10*10的服从指定离散分布的随机数矩阵 y = randsrc(3,5,[xvalue;xp]) 运行结果：ans = 0 0 1 0 0 0 0 0 -1 -1 1 1 0 0 1 y = -1 -1 1 1 -1 -1 0 0 2 0 -1 0 -1 0 0
MATLAB常用工具箱
MATLAB常用工具箱 常用工具箱 MATLAB包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包。工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包。功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算，可视化建模仿真，文字处理及实时控制等功能。学科工具包是专业性比较强的工具包，控制工具包，信号处理工具包，通信工具包等都属于此类。 开放性使MATLAB广受用户欢迎。除内部函数外，所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件，用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包。 Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱 Control System Toolbox——控制系统工具箱 Communication Toolbox——通讯工具箱 Financial Toolbox——财政金融工具箱 System Identification Toolbox——系统辨识工具箱 Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱 Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱 Image Processing Toolbox——图象处理工具箱 LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱 Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱 μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱 Neural Network Toolbox——神经网络工具箱 Optimization Toolbox——优化工具箱 Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱 Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱 Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱
Matlab概率函数大全
Matlab概率函数大全 统计工具箱函数 表Ⅰ-1 概率密度函数 函数名对应分布的概率密度函数 betapdf 贝塔分布的概率密度函数binopdf 二项分布的概率密度函数 chi2pdf 卡方分布的概率密度函数 exppdf 指数分布的概率密度函数 fpdf f分布的概率密度函数 gampdf 伽玛分布的概率密度函数 geopdf 几何分布的概率密度函数hygepdf 超几何分布的概率密度函数normpdf 正态（高斯）分布的概率密度函数lognpdf 对数正态分布的概率密度函数nbinpdf 负二项分布的概率密度函数ncfpdf 非中心f分布的概率密度函数nctpdf 非中心t分布的概率密度函数 ncx2pdf 非中心卡方分布的概率密度函数poisspdf 泊松分布的概率密度函数raylpdf 雷利分布的概率密度函数 tpdf 学生氏t分布的概率密度函数unidpdf 离散均匀分布的概率密度函数unifpdf 连续均匀分布的概率密度函数weibpdf 威布尔分布的概率密度函数 表Ⅰ-2 累加分布函数 函数名对应分布的累加函数 betacdf 贝塔分布的累加函数 binocdf 二项分布的累加函数 chi2cdf 卡方分布的累加函数 expcdf 指数分布的累加函数 fcdf f分布的累加函数 gamcdf 伽玛分布的累加函数 geocdf 几何分布的累加函数 hygecdf 超几何分布的累加函数 logncdf 对数正态分布的累加函数 nbincdf 负二项分布的累加函数 ncfcdf 非中心f分布的累加函数 nctcdf 非中心t分布的累加函数 ncx2cdf 非中心卡方分布的累加函数normcdf 正态（高斯）分布的累加函数poisscdf 泊松分布的累加函数 raylcdf 雷利分布的累加函数 tcdf 学生氏t分布的累加函数
Matlab统计工具箱的应用
Matlab统计工具箱的应用 一、统计的基本命令 1、数据的录入、保存和调用 例1上海市区社会商品零售总额和全民所有制职工工资总额的数据如下 方法1（将单个变量存到数据文件.mat中） （1）年份数据以1为增量，用产生向量的方法输入。 命令格式： x=a:h:b t=78:87 （2）分别以x和y代表变量职工工资总额和商品零售总额。 x=[23.8,27.6,31.6,32.4,33.7,34.9,43.2,52.8,63.8,73.4] y=[41.4,51.8,61.7,67.9,68.7,77.5,95.9,137.4,155.0,175.0] （3）将变量t、x、y的数据保存在文件data中: save data t x y （4）进行统计分析时，调用数据文件data中的数据: load data 方法2(将数据矩阵存入数据文件中) （1）输入矩阵： data=[78,79,80,81,82,83,84,85,86,87,88; 23.8,27.6,31.6,32.4,33.7,34.9,43.2,52.8,63.8,73.4; 41.4,51.8,61.7,67.9,68.7,77.5,95.9,137.4,155.0,175.0] （2）将矩阵data的数据保存在文件data1中：save data1 data （3）进行统计分析时，先用命令： load data1 调用数据文件data1中的数据，再用以下命令分别将矩阵data的第一、二、三行的数据赋给变量t、x、y： t=data(1,:); x=data(2,:); y=data(3,:); 若要调用矩阵data的第j列的数据，可用命令：data(:,j) Chengxu2；chengxu22； 方法3(直接将数据存入文本文件中，然后调用) （1）建立data.txt文件报保存； （2）load data.txt