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课程介绍* V z! n: [! L1 c6 v2 @
全面学习MATLAB在数据统计分析领域中的知识
( u! I; ~: @/ Q" M7 Z( r+ K& j# B: y) D7 L! m6 b. q0 E0 f
课程目录章节1:数据的导入与导出
" G6 C2 g) \3 R6 W7 A$ N课时1读取Excel文件21:27! _" W: D7 A: p$ I7 [ `3 r
课时2把数据写入Excel文件09:497 E' g9 l4 `6 D
课时3读取TXT文件12:33) o) c6 O% s9 x5 G5 R
课时4把数据写入TXT文件09:17
, j6 `) P8 k8 [7 _# a4 J章节2:数据的预处理
; X" ^3 F/ K, l/ o$ v- t. J" |3 k课时5smooth函数平滑处理数据27:37
4 T! D) P" x+ P* F9 z/ E) ?6 ~: t课时6smoothts函数平滑处理数据23:151 E, T3 b2 n5 k1 t7 x6 I( h1 y4 c
课时7medfilt1函数平滑处理数据09:53
. l0 C9 `* |" @课时8数据的标准化变换15:20- \* g: J2 Y9 R" N/ J" Y4 A$ j
课时9数据的极差归一化变换12:53
O! `3 @- L; T5 U2 ^/ J; ]章节3:概率分布与随机数
$ F& u) v/ a$ }! m2 [3 y3 g课时10几种常见的概率分布08:48
3 n4 D* t! A& `3 Q! P课时11MATLAB计算概率密度、分布函数16:436 T0 ]( w, L5 ^) u
课时12rand函数生成均匀分布随机数04:344 F' K5 ~; z, F6 O g. C5 n! V
课时13产生常见一元分布随机数18:43; v' @+ t: M6 i2 ]1 T
课时14产生任意一元离散分布随机数10:46
2 v1 ~* K% C: T- R8 j* g. l$ k课时15产生任意一元连续分布随机数13:47
) z/ ?4 x1 p0 D) h; o章节4:描述性统计量和统计图
0 M/ b+ I. U1 E0 I7 U. {3 q课时16描述性统计量36:55
* Q" u% n' ~* c& ?) L4 w4 C3 P课时17箱线图09:52
3 v! g( d# S* K! I" _; V, @课时18频数直方图和频率直方图06:46 g/ i; j# T* {/ l: C6 c
课时19经验分布函数图07:50
% A8 W. d9 F. g) V$ c% Y课时20正态概率图02:58
0 ?( e9 Y- |4 R4 i8 O课时21p-p图03:12
9 A$ f7 w) g8 {2 M& [课时22q-q图06:511 F! k4 W8 {% ]3 N% `
章节5:MATLAB参数估计与假设检验-参数估计% @" [( j- K7 N- |0 m8 J
课时23常见分布的参数估计17:55
0 @; k ]6 r3 M# I- N. J课时24自定义分布的参数估计08:05
2 N/ E6 j- T* G8 e& }章节6:MATLAB参数估计与假设-正态总体参数的检验
1 W& I* e* W9 C; y i课时25总体标准差已知时的单个正态总体均值的U检验11:37. k; i* W, x) R! H6 Y! R& Z
课时26总体标准差未知时的单个正态总体均值的t检验05:590 V1 l1 O1 O5 m! i" ]$ j: L2 K
课时27总体标准差未知时的两个正态总体均值的比较 t 检验11:07
: ]4 e: p! i3 x# Q" w' d课时28总体均值未知时的单个正态总体方差的卡方检验05:56' E5 d" e7 Z9 H
课时29总体均值未知时的两个正态总体方差的比较F检验03:58
" k+ A1 i2 ?$ D: Z: y+ M2 u8 w课时30检验功效与样本容量的计算13:06
; m; y% b+ R5 L! s章节7:MATLAB参数估计与假设检验-常用非参数检验
4 Y! j1 @* l8 |8 ~0 y课时31 游程检验13:20
* C7 s# X) P2 p+ w2 I& x课时32符号检验09:14% ?" [/ b3 V+ k4 I5 j: h6 I
课时33Wilcoxon（威尔科克森）符号秩检验14:09
* G1 ?* _5 n+ P' z课时34曼-惠特尼秩和检验07:18
/ v1 S5 S$ H) y7 v' O7 D: m章节8:非参数参数检验-分布的拟合与检验 ! G7 \$ d3 a/ b5 ~) @
课时35卡方拟合优度检验19:26; U; G2 o, Y K- d% D# F/ G0 u
课时36Jarque-Bera检验07:44: t* n( V! q! n! u$ ^0 L9 K
课时37单样本的K-S检验08:29* Z- o" J! y; f& f0 B% A
课时38双样本的K-S检验10:07" W3 p/ k: ]/ P* h, n. R
课时39Lilliefors检验06:49- |+ V0 O1 y6 ~' e9 \0 A
章节9: MATLAB参数估计与假设检验-核密度估计
( x! K8 t/ S: p6 s7 [课时40核密度估计26:213 \9 o8 N8 m3 ]* X# M g
章节10:方差分析
' u) S5 Y+ P* \8 S6 s; ]# [课时41单因素一元方差分析(一)25:17/ q! @% U) r0 ^, g. t
课时42单因素一元方差分析(二)14:36
( Y' E4 u3 i" Q' W4 H V0 I课时43双因素一元方差分析23:33' n; Z' R) w3 z7 f o9 f# u7 o6 g
课时44多因素一元方差分析29:59
) Q1 V- A) L) U$ V课时45单因素多元方差分析14:33
4 |# _4 |( l; X# A课时46非参数方差分析(一)16:46$ k4 Z- m* I! y& F& Q
课时47非参数方差分析(二)08:10) [) @) Q& h/ f
章节11:回归分析8 C4 K9 m3 p: D) t0 w& I
课时48回归模型类07:37* J/ Q( g/ I- d$ t o
课时49一元线性回归分析(一)12:43
. c& v7 E1 e1 d' A2 Z, p课时50一元线性回归分析(二)27:282 j8 H& y; j6 Y$ q2 b( h
课时51一元线性回归分析(三)19:36
B3 R7 n1 F) I0 ]7 j2 C课时52一元非线性回归分析(一)22:54
* W. h, m; s' E9 ]* `! k6 R课时53一元非线性回归分析(二)21:19
5 M) w, T( T, b课时54多元线性和广义线性回归(一)18:516 h% D# l* u1 @# _( G8 \) q$ y
课时55多元线性和广义线性回归(二)12:59& ~/ K6 E6 C3 T: D9 T2 J. I1 `
课时56多项式回归21:34# [, f0 f( W3 m6 d% n
章节12:聚类分析
4 w |4 J* H# o; }+ Z5 R课时57K均值聚类23:082 Q8 H9 x, Q$ i7 G
课时58模糊C均值聚类17:44 c! {, w1 l( T$ m! k
章节13:判别分析4 V) g. w2 h5 A) R: D6 N
课时59距离判别13:47
2 ]# |' R- F3 q% I2 n课时60贝叶斯判别17:127 v) C6 g9 m4 R) g- E/ Y
章节14:主成分分析4 q& o% {# m0 M7 Q/ e4 N9 R" m' Z
课时61主成分分析(一)25:555 d2 C; D$ y! f
课时62主成分分析(二)32:58- D3 y- x0 ~0 r; n1 i: u& p) e
课时63主成分分析(三)13:05
: O- ]1 E% K1 L+ K) V h' U章节15:因子分析/ f& M1 v2 A+ l+ G" A
课时64因子分析(一)11:13" L1 P' E! k, v/ v/ L! c) `( s" X# i3 [
课时65因子分析(二)
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0 f7 s) Z/ d/ ~/ a/ l) @. I4 I' J# T/ k' j
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发表于 2022-6-27 08:42:01
