图书介绍
MATLAB数理统计 6.xPDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载
- 陈桂明等编著 著
- 出版社: 北京:科学出版社
- ISBN:7030100956
- 出版时间:2002
- 标注页数:243页
- 文件大小:13MB
- 文件页数:255页
- 主题词:
PDF下载
下载说明
MATLAB数理统计 6.xPDF格式电子书版下载
下载的文件为RAR压缩包。需要使用解压软件进行解压得到PDF格式图书。建议使用BT下载工具Free Download Manager进行下载,简称FDM(免费,没有广告,支持多平台)。本站资源全部打包为BT种子。所以需要使用专业的BT下载软件进行下载。如BitComet qBittorrent uTorrent等BT下载工具。迅雷目前由于本站不是热门资源。不推荐使用!后期资源热门了。安装了迅雷也可以迅雷进行下载!
(文件页数 要大于 标注页数,上中下等多册电子书除外)
注意:本站所有压缩包均有解压码: 点击下载压缩包解压工具
图书目录
第1章 随机变量及其概率分布1
1.1 随机变量及其概率分布1
1.1.1 随机变量1
1.1.2 随机变量的概率分布1
1.1.3 总体与样本2
1.1.4 常见的一些重要概率分布4
1.1.5 MATLAB统计工具箱中提供的有关函数10
1.2 概率分布密度函数10
1.2.1 函数betapdf()11
1.2.2 函数binopdf()11
1.2.3 函数chi2pdf()12
1.2.4 函数exppdf()12
1.2.5 函数fpdf()12
1.2.7 函数geopdf()13
1.2.6 函数gampdf()13
1.2.8 函数hygepdf()14
1.2.9 函数lognpdf()14
1.2.10 函数nbinpdf()15
1.2.11 函数ncfpdf()15
1.2.12 函数nctpdf()17
1.2.13 函数ncx2pdf()18
1.2.14 函数normpdf()18
1.2.15 函数poisspdf()19
1.2.16 函数raylpdf()19
1.2.17 函数tpdf()20
1.2.18 函数unidpdf()21
1.2.19 函数unifpdf()21
1.2.20 函数weibpdf()22
1.2.21 函数pdf()22
1.3 累积分布函数23
1.3.2 函数binocdf()24
1.3.1 函数betacdf()24
1.3.3 函数chi2cdf()25
1.3.4 函数expcdf()25
1.3.5 函数fcdf()26
1.3.6 函数gamcdf()26
1.3.7 函数geocdf()27
1.3.8 函数hygecdf()27
1.3.10 函数nbincdf()28
1.3.9 函数logncdf()28
1.3.11 函数ncfcdf()29
1.3.12 函数nctcdf()30
1.3.13 函数ncx2cdf()31
1.3.14 函数normcdf()32
1.3.15 函数poisscdf()33
1.3.16 函数raylcdf()34
1.3.17 函数tcdf()34
1.3.19 函数unifcdf()36
1.3.18 函数unidcdf()36
1.3.20 函数weibcdf()37
1.3.21 函数cdf()37
1.4 逆累积分布函数38
1.4.1 函数betainv()39
1.4.2 函数binoinv()39
1.4.3 函数chi2inv()40
1.4.4 函数expinv()40
1.4.5 函数finv()41
1.4.6 函数gaminv()41
1.4.7 函数geoinv()42
1.4.8 函数hygeinv()42
1.4.9 函数logninv()43
1.4.10 函数nbininv()43
1.4.11 函数ncfinv()44
1.4.14 函数norminv()45
1.4.13 函数ncx2inv()45
1.4.12 函数nctinv()45
1.4.15 函数poissinv()46
1.4.16 函数raylinv()47
1.4.17 函数tinv()47
1.4.18 函数unidinv()47
1.4.19 函数unifinv()48
1.4.20 函数weibinv()48
1.4.21 函数icdf()49
1.5 随机数发生函数50
1.5.1 函数betarnd()51
1.5.2 函数binornd()52
1.5.3 函数chi2rnd()53
1.5.4 函数exprnd()53
1.5.5 函数frnd()54
1.5.7 函数geornd()55
1.5.6 函数gamrnd()55
1.5.8 函数hygernd()56
1.5.9 函数lognrnd()56
1.5.10 函数nbinrnd()57
1.5.11 函数ncfrnd()58
1.5.12 函数nctrnd()58
1.5.13 函数ncx2rnd()59
1.5.14 函数normrnd()59
1.5.15 函数poissrnd()60
1.5.16 函数raylrnd()61
1.5.17 函数trnd()61
1.5.18 函数unidrnd()62
1.5.19 函数unifrnd()62
1.5.20 函数weibrnd()63
1.5.21 函数random()64
第2章 随机变量的数字特征65
2.1 随机变量的数字特征65
2.2 常见分布的均值和方差函数66
2.2.2 函数binostat()67
2.2.1 函数betastat()67
2.2.3 函数chi2stat()68
2.2.4 函数expstat()69
2.2.5 函数fstat()70
2.2.6 函数gamstat()70
2.2.7 函数geostat()71
2.2.8 函数hygestat()71
2.2.9 函数lognstat()72
2.2.10 函数nbinstat()72
2.2.11 函数ncfstat()73
2.2.12 函数nctstat()74
2.2.13 函数ncx2stat()74
2.2.14 函数normstat()75
2.2.15 函数poisstat()75
2.2.17 函数tstat()76
2.2.16 函数raylstat()76
2.2.18 函数unidstat()77
2.2.19 函数unifstat()77
2.2.20 函数weibstat()78
2.3 常用的数字特征函数79
2.3.1 函数corrcoef()79
2.3.2 函数cov()80
2.3.3 函数geomean()80
2.3.4 函数harmmean()80
2.3.5 函数iqr()81
2.3.6 函数kurtosis()81
2.3.7 函数mad()82
2.3.8 函数mean()83
2.3.9 函数median()83
2.3.10 函数moment()84
2.3.11 函数prctile()84
2.3.13 函数skewness()85
2.3.12 函数range()85
2.3.14 函数std()86
2.3.15 函数trimmean()87
2.3.16 函数var()87
2.4 处理缺失数据的函数88
2.4.1 函数nanmax()88
2.4.2 函数nanmean()89
2.4.3 函数nanmedian()90
2.4.4 函数nanmin()90
2.4.5 函数nanstd()91
2.4.6 函数nansum()91
第3章 参数估计93
3.1 参数估计93
3.1.1 点估计93
3.1.2 区间估计94
3.2 参数估计函数95
3.2.1 函数betafit()96
3.2.2 函数betalike()97
3.2.3 函数binofit()97
3.2.4 函数expfit()98
3.2.5 函数gamfit()98
3.2.6 函数gamlike()99
3.2.7 函数mle()100
3.2.8 函数normfit()100
3.2.9 函数normlike()101
3.2.10 函数poissfit()102
3.2.11 函数unfit()102
3.2.12 函数weibfit()103
3.2.13 函数weiblike()104
4.1.1 零假设与备择假设105
4.1.2 显著性检验105
4.1 假设检验的基本概念105
第4章 假设检验105
4.2 假设检验函数106
4.2.1 函数jbtest()107
4.2.2 函数kstest()108
4.2.3 函数kstest2()111
4.2.4 函数lillietest()112
4.2.6 函数signrank()114
4.2.5 函数ranksum()114
4.2.7 函数signtest()115
4.2.8 函数ttest()116
4.2.9 函数ttest2()117
4.2.10 函数ztest()118
第5章 统计绘图119
5.1 统计绘图119
5.2 统计绘图函数119
5.2.1 函数boxplot()120
5.2.2 函数errorbar()122
5.2.3 函数fsurfht()123
5.2.4 函数gline()124
5.2.5 函数gname()124
5.2.6 函数lsline()125
5.2.7 函数normplot()127
5.2.8 函数pareto()128
5.2.9 函数qqplot()129
5.2.11 函数refcurve()130
5.2.10 函数rcoplot()130
5.2.12 函数refline()131
5.2.13 函数surfht()132
5.2.14 函数weibplot()133
第6章 线性模型135
6.1 方差分析135
6.1.1 函数anova1()136
6.1.2 函数anova2()139
6.1.3 函数anovan()142
6.1.4 函数multcompare()146
6.2 回归分析148
6.2.1 多元线性回归149
6.2.2 给定协方差矩阵的线性回归151
6.2.3 岭回归152
6.2.4 逐步回归分析153
6.3 多项式拟合157
6.3.1 函数polyfit()157
6.3.2 函数polyval()157
6.3.3 函数polyconf()158
6.3.4 函数polytool()159
6.4 二次响应曲面161
6.5 可线性化的非线性模型163
6.6 鲁棒和非参数方法167
6.6.1 鲁棒回归168
6.6.2 Kruskal-Wallis检验171
6.6.3 Friedman检验173
6.7 协方差分析175
第7章 非线性回归模型181
7.1 非线性回归模型181
7.2 非线性回归函数184
7.2.1 函数nlinfit()184
7.2.2 函数nlintool()185
7.2.3 函数nlparci()186
7.2.4 函数nlpredci()186
7.2.5 函数Isqnonneg()187
第8章 聚类分析189
8.1 聚类分析189
8.2 聚类分析函数189
8.2.1 函数pdist()190
8.2.2 函数linkage()191
8.2.3 函数cluster()193
8.2.4 函数dendrogram()194
8.2.5 函数cophenet()195
8.2.6 函数inconsistent()196
8.2.7 函数clusterdata()197
8.2.8 函数squareform()198
8.2.9 函数zscore()198
第9章 多元统计分析199
9.1 主成分分析199
9.1.1 函数barttest()199
9.1.2 函数pcacov()200
9.1.4 函数princomp()201
9.1.3 函数pcares()201
9.1.5 主成分分析示例202
9.2 方差的多变量分析(MANOVA)208
9.2.1 函数gplotmatrix()212
9.2.2 函数manova1()214
9.2.3 函数gscatter()215
9.3 线性判别分析217
10.1.1 全析因设计218
第10章 试验设计218
10.1 试验设计的基本概念218
10.1.2 部分析因设计219
10.1.3 D-优化设计220
10.2 试验设计函数225
10.2.1 函数cordexch()225
10.2.2 函数daugment()226
10.2.3 函数dcovary()227
10.2.4 函数ff2n()227
10.2.5 函数fullfact()228
10.2.6 函数fracfact()229
10.2.7 函数hadamard()231
10.2.8 函数rowexch()231
10.2.9 函数x2fx()232
附录234
主要参考文献243