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课程介绍
$ c- G: `+ _; ]& ]1 a$ \1 v* Z6 O7 m全面学习MATLAB在数据统计分析领域中的知识! }' I, g S' n, U$ F
* Y; `9 q1 h( N
课程目录章节1:数据的导入与导出
4 S( w- d: W* R; R) f: I课时1读取Excel文件21:27
" T7 d8 _% o9 t课时2把数据写入Excel文件09:49
! p- Q8 W7 b0 e7 [# @课时3读取TXT文件12:33
; R' e- o6 t6 m课时4把数据写入TXT文件09:17
+ b0 p3 G Q9 U) W章节2:数据的预处理& e1 Y5 {% U! o! x$ w- Z
课时5smooth函数平滑处理数据27:370 E3 v* s! t6 W' Y0 t& c
课时6smoothts函数平滑处理数据23:15
- R2 |6 }6 q8 B. H6 d( h课时7medfilt1函数平滑处理数据09:53
/ K; V7 D+ y3 I课时8数据的标准化变换15:20/ h4 @# i+ {4 Q% Y" C2 U* I2 w
课时9数据的极差归一化变换12:53
; _$ M# n& G( H9 V5 |章节3:概率分布与随机数5 C/ R4 W5 P, Y/ P( Y
课时10几种常见的概率分布08:48' a/ Y2 L! p& p6 Q) _5 P- k i
课时11MATLAB计算概率密度、分布函数16:43; I' D4 g+ T5 g2 F; b0 e" e# E4 ^4 E! d
课时12rand函数生成均匀分布随机数04:34" G# S: O0 J! v0 n8 I: o9 D& ^5 Q4 b
课时13产生常见一元分布随机数18:43
, k( W0 k2 y, T& e) t" z+ q( R& G3 p& T课时14产生任意一元离散分布随机数10:46) d+ S5 k3 F1 i1 B- h* G5 p0 ~
课时15产生任意一元连续分布随机数13:47
% d1 b/ R0 Q* D3 J% h章节4:描述性统计量和统计图
3 ]5 N) `* ^0 b6 }. H课时16描述性统计量36:55 r# `& R2 ?2 z
课时17箱线图09:528 \$ h" O4 _2 E
课时18频数直方图和频率直方图06:46
! \6 D" s) F- [8 j `8 h5 r课时19经验分布函数图07:50' |7 i) U- J" G6 m0 a& I; @
课时20正态概率图02:58* U5 ]- u& ]9 ~7 V$ m# Y4 Y
课时21p-p图03:12
. ?' R+ O) K( B( Y课时22q-q图06:51' d, a9 A; ?1 c; V! d
章节5:MATLAB参数估计与假设检验-参数估计
1 f- L- k! `6 B H课时23常见分布的参数估计17:55
& \9 S+ e5 \' G1 h4 Z% B/ M) q课时24自定义分布的参数估计08:05
! _* e) j# k4 u! R8 B: ?5 I- M章节6:MATLAB参数估计与假设-正态总体参数的检验6 k# K% ], e3 ^1 A1 A5 `
课时25总体标准差已知时的单个正态总体均值的U检验11:372 b) B8 o) u, e$ H; _' {8 p
课时26总体标准差未知时的单个正态总体均值的t检验05:59
9 j8 j& c" f9 F% P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
$ a f' D4 l( t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
0 d4 f2 I7 L( e! D! M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
, `7 p5 R: S2 Z$ O# M" ^课时30检验功效与样本容量的计算13:06
$ D! a+ I+ q+ A章节7:MATLAB参数估计与假设检验-常用非参数检验' q5 z3 g- |/ r8 v: X; Z5 _% s0 B
课时31 游程检验13:20
. ^) |+ w: H$ p$ f: p课时32符号检验09:14
% R) K- C1 H2 o0 {$ S6 W4 A; p课时33Wilcoxon（威尔科克森）符号秩检验14:09, U% N8 N% N! ~& G& {
课时34曼-惠特尼秩和检验07:18; D0 F& J, [) {. ]4 _! W
章节8:非参数参数检验-分布的拟合与检验 0 f% @) ~) b) m; ?: q
课时35卡方拟合优度检验19:26
! p6 U0 N! j3 P2 ]课时36Jarque-Bera检验07:440 o$ J E+ q. w7 x6 O# u! v- g( C
课时37单样本的K-S检验08:29
0 \% X* @( f7 u* H课时38双样本的K-S检验10:07) h2 [1 U2 A7 X# D. c; Y4 m
课时39Lilliefors检验06:49" I$ W. L& s& Z0 X
章节9: MATLAB参数估计与假设检验-核密度估计
& w) [; z+ R; v( `6 N/ `课时40核密度估计26:216 Q, Z+ A+ q9 C3 m( K
章节10:方差分析
) F$ m+ i" r1 y. V课时41单因素一元方差分析(一)25:17. k! e# g, q9 w, Y
课时42单因素一元方差分析(二)14:36
`- G' v7 A6 T, c课时43双因素一元方差分析23:33
. V' Z" D P: |6 g* x q$ B课时44多因素一元方差分析29:59
& z2 l f# ~& `8 v课时45单因素多元方差分析14:337 a4 O1 Q& x" k, P7 J. R" \
课时46非参数方差分析(一)16:46' A. E# x$ x. b7 t3 O9 Q2 W
课时47非参数方差分析(二)08:10
6 f7 _- o. A1 Z' D$ ^章节11:回归分析
( s! t4 V7 k8 B7 }" W- n# Q课时48回归模型类07:37. k$ m2 S! I/ E; g7 M5 C3 v& Q
课时49一元线性回归分析(一)12:43
2 X' V1 a( k/ E* h) @! Y课时50一元线性回归分析(二)27:280 v1 `0 [0 @ \% p7 B
课时51一元线性回归分析(三)19:36; g0 H2 ?& c. S& |; u+ u m& Q% H
课时52一元非线性回归分析(一)22:54
$ i( k& q( g# S/ ~3 r8 e0 e0 A6 U课时53一元非线性回归分析(二)21:19
: {1 `& Y9 V0 c( {- \0 `9 u* J5 G课时54多元线性和广义线性回归(一)18:51" f: Z1 A$ G& m' c3 T; p- _3 P
课时55多元线性和广义线性回归(二)12:59
! J0 L3 r% O$ G2 B0 _5 h& U课时56多项式回归21:34
- ]3 X+ V+ w. Y6 Y& {% Y章节12:聚类分析2 g& r9 Q7 `5 W# S/ f
课时57K均值聚类23:08
1 e7 _8 H& Q0 M8 s课时58模糊C均值聚类17:44& ]1 O) w3 \' b5 d
章节13:判别分析8 n2 S' K: H, `( R
课时59距离判别13:47: n; `1 g t5 F) s/ X& `. f1 V
课时60贝叶斯判别17:12
2 T0 ^3 _$ |3 _3 K M8 o% K章节14:主成分分析) i4 ~7 t `. {: k9 x9 I$ v: ?
课时61主成分分析(一)25:55
. f" z9 Z& d' \% E课时62主成分分析(二)32:58
5 v u9 n+ j# s: s+ p课时63主成分分析(三)13:05
, p2 E7 K/ c: ^5 D* U! F, H6 k' p" M章节15:因子分析/ ~# L+ k2 e% ?
课时64因子分析(一)11:13* |) @) p6 |2 x9 C- G d
课时65因子分析(二)0 n( o/ l7 N5 X x# N A8 V+ F
! b' M3 O f0 P- [$ h
. g3 R* w( {$ |5 k8 ? X: v Z4 ~6 d* {% p* c
$ b$ p/ S* L9 {7 K: H4 a
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发表于 2022-6-27 08:42:01
