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導入和組織數據

目標:?了解MATLAB和統計工具箱中的各種讀入數據的方法和支持的數據類型。

·導入數據

·數據類型

·數據集矩陣

·數據合并

·數據分類

·缺失數據

分析數據

目標:本章介紹如何對數據集進行基本的統計分析，包括顯示和概要統計分析。

·描述統計學

·中心

·散度

·統計顯示

·分組數據

分布

目標:?使用統計工具箱中的函數來產生不同概率分布，對給定的數據集擬合一個分布。

·概率分布

·分布參數

·比較和擬合分布

·非參數化擬合

·分布目標

假設檢驗

目標:?使用統計工具箱來判斷對數據集的斷言是否準確。假設檢驗的常見應用，比如比較兩個分布，確定置信區間等。

·假設檢驗

·正態分布檢驗

·非正態分布檢驗

方差分析

目標:?使用統計工具箱中的函數比較多組數據的采樣平均值，找到數據組之間的顯著區別。

·多種比較

·One-way?ANOVA

·N-way?ANOVA

·MANOVA

·Nonnormal?ANOVA

·分類相關

回歸

目標:對數據集進行線性和非線性模型，介紹提高模型質量的俄方法。

·線性回歸模型

·設計矩陣

·執行線性回歸

·增加和減少預測器

·加強魯棒性

·廣義線性回歸

·非線性回歸

處理多維數據

目標:了解對數據集降維的方法，對數據進行分類。

·?特征轉換

·?特征選擇

·?分類

·?聚類

隨機數和仿真

目標:使用隨機數仿真系統的不確定性。主要介紹產生各種不同分布的隨機數和隨機數聲生成的算法。?

·子舉和仿真

·隨機數生成器

·隨機數流

·任意分布