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導(dǎo)入和組織數(shù)據(jù)

目標(biāo):?了解MATLAB和統(tǒng)計工具箱中的各種讀入數(shù)據(jù)的方法和支持的數(shù)據(jù)類型。

·導(dǎo)入數(shù)據(jù)

·數(shù)據(jù)類型

·數(shù)據(jù)集矩陣

·數(shù)據(jù)合并

·數(shù)據(jù)分類

·缺失數(shù)據(jù)

分析數(shù)據(jù)

目標(biāo):本章介紹如何對數(shù)據(jù)集進(jìn)行基本的統(tǒng)計分析，包括顯示和概要統(tǒng)計分析。

·描述統(tǒng)計學(xué)

·中心

·散度

·統(tǒng)計顯示

·分組數(shù)據(jù)

分布

目標(biāo):?使用統(tǒng)計工具箱中的函數(shù)來產(chǎn)生不同概率分布，對給定的數(shù)據(jù)集擬合一個分布。

·概率分布

·分布參數(shù)

·比較和擬合分布

·非參數(shù)化擬合

·分布目標(biāo)

假設(shè)檢驗

目標(biāo):?使用統(tǒng)計工具箱來判斷對數(shù)據(jù)集的斷言是否準(zhǔn)確。假設(shè)檢驗的常見應(yīng)用，比如比較兩個分布，確定置信區(qū)間等。

·假設(shè)檢驗

·正態(tài)分布檢驗

·非正態(tài)分布檢驗

方差分析

目標(biāo):?使用統(tǒng)計工具箱中的函數(shù)比較多組數(shù)據(jù)的采樣平均值，找到數(shù)據(jù)組之間的顯著區(qū)別。

·多種比較

·One-way?ANOVA

·N-way?ANOVA

·MANOVA

·Nonnormal?ANOVA

·分類相關(guān)

回歸

目標(biāo):對數(shù)據(jù)集進(jìn)行線性和非線性模型，介紹提高模型質(zhì)量的俄方法。

·線性回歸模型

·設(shè)計矩陣

·執(zhí)行線性回歸

·增加和減少預(yù)測器

·加強(qiáng)魯棒性

·廣義線性回歸

·非線性回歸

處理多維數(shù)據(jù)

目標(biāo):了解對數(shù)據(jù)集降維的方法，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。

·?特征轉(zhuǎn)換

·?特征選擇

·?分類

·?聚類

隨機(jī)數(shù)和仿真

目標(biāo):使用隨機(jī)數(shù)仿真系統(tǒng)的不確定性。主要介紹產(chǎn)生各種不同分布的隨機(jī)數(shù)和隨機(jī)數(shù)聲生成的算法。?

·子舉和仿真

·隨機(jī)數(shù)生成器

·隨機(jī)數(shù)流

·任意分布