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课程介绍- Z0 f2 q8 U+ N
全面学习MATLAB在数据统计分析领域中的知识
) K/ ?: @' n8 ]1 e7 k, u4 `
' O! v- z" S& r2 Y4 @) _3 ~# H课程目录章节1:数据的导入与导出( Q* T U3 p% c4 D9 q
课时1读取Excel文件21:27
6 n9 i4 `2 A6 K课时2把数据写入Excel文件09:495 f2 n9 U+ p$ Z' r( C
课时3读取TXT文件12:33
, G9 n; }- |9 W W5 N/ U( C6 h6 |课时4把数据写入TXT文件09:17
/ ?4 g0 o9 {# d* ?8 A; b章节2:数据的预处理
5 J3 L' U8 ?+ h% N9 y }课时5smooth函数平滑处理数据27:37, X+ f- I. P. d: c
课时6smoothts函数平滑处理数据23:15
/ T. q4 E* p. W5 q: q! u课时7medfilt1函数平滑处理数据09:53# ^. b5 l9 E/ G' |6 T& m9 ^
课时8数据的标准化变换15:20
; \5 P/ p; a' n/ G; p9 t! a+ _课时9数据的极差归一化变换12:53
1 i8 B8 F+ Z2 B1 P0 N章节3:概率分布与随机数
0 t/ r5 t# J2 v* Y; y) \课时10几种常见的概率分布08:48& M! Q3 e3 H! }- G* ]4 g% ]# y
课时11MATLAB计算概率密度、分布函数16:43- w2 r: x O3 K7 f! `
课时12rand函数生成均匀分布随机数04:34. ?% f* m/ }/ r' H7 K$ o8 R% h
课时13产生常见一元分布随机数18:43% V8 Z- }/ E, t
课时14产生任意一元离散分布随机数10:46
, Z- E* K2 d. w( O' l# |课时15产生任意一元连续分布随机数13:473 y# W- G$ [) L, k! M
章节4:描述性统计量和统计图
) V1 a- p& h' N8 H* _! M& N课时16描述性统计量36:554 ?, z. Q2 ]# T" s& X
课时17箱线图09:52
4 a" u3 Y9 [0 [( a, B1 a0 B课时18频数直方图和频率直方图06:46
+ i6 z+ D: I4 W9 U) d课时19经验分布函数图07:50 D1 O6 m7 P' p" r( t) e2 h2 Q
课时20正态概率图02:58
7 T2 a; U& w" Q3 L* S课时21p-p图03:12' `& }$ C4 }' a5 ]: Q
课时22q-q图06:51- ~/ E/ G# v- j2 @
章节5:MATLAB参数估计与假设检验-参数估计
: r9 p' U5 S- Q; j* A( o4 k; A课时23常见分布的参数估计17:55
2 i+ F1 @ w- J }# w0 U! Z课时24自定义分布的参数估计08:05
3 ^% P- M/ V8 p, l+ \章节6:MATLAB参数估计与假设-正态总体参数的检验" t; X9 G1 w! K3 B
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
$ C& v1 p8 w( O课时26总体标准差未知时的单个正态总体均值的t检验05:599 i9 u% N6 r6 p! X5 ?6 T( O
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
' o/ n( L& P8 _, J/ c, H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/ z. I3 ]" {+ X D+ T
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: B3 [8 ]) \! C
课时30检验功效与样本容量的计算13:06, x/ k* g9 Q9 R* j; W5 j* p
章节7:MATLAB参数估计与假设检验-常用非参数检验2 j$ I* f. g5 }2 Q7 A A
课时31 游程检验13:20
3 _8 f. _. D$ m* @# J' o0 a课时32符号检验09:144 n+ B9 K( P" d6 `% r
课时33Wilcoxon（威尔科克森）符号秩检验14:09
0 q& r7 [% P& @; s3 J- y6 f课时34曼-惠特尼秩和检验07:18
5 D2 c5 q) N) m6 A3 a: Y+ y [章节8:非参数参数检验-分布的拟合与检验 8 V" m' s" P, ]$ O. Z# j9 |* n
课时35卡方拟合优度检验19:265 g4 {7 P# S" o
课时36Jarque-Bera检验07:447 G# K2 W4 ?( Z. C
课时37单样本的K-S检验08:29
! T: Q2 |" h2 y" l# A" Q课时38双样本的K-S检验10:079 H9 {$ h) X. p$ ^. J" y
课时39Lilliefors检验06:49
1 E! L/ L- k ?& \章节9: MATLAB参数估计与假设检验-核密度估计 % x9 E4 s( p7 Q; w
课时40核密度估计26:21
% M4 y/ J& e5 O4 T E6 u, W. M章节10:方差分析- I) G& {7 B' J% t" R) H
课时41单因素一元方差分析(一)25:17
* h# V. Y+ r) v) ?4 a课时42单因素一元方差分析(二)14:36
- m& f( d6 b' Y @6 B/ E% ^课时43双因素一元方差分析23:334 A% r, m2 p' B+ X1 M/ K
课时44多因素一元方差分析29:59* j: v6 H4 ]" z/ {
课时45单因素多元方差分析14:33& [6 }* d3 \. ]& {! K9 u
课时46非参数方差分析(一)16:46( R0 P& x0 |9 s
课时47非参数方差分析(二)08:101 z. c. `( o- A" f- d- y' A
章节11:回归分析8 @( L5 H6 I$ D- z
课时48回归模型类07:37( `( I8 t' Z5 b. ?. P
课时49一元线性回归分析(一)12:43$ Y7 S7 r" |+ s$ \7 t( n. K( a7 h) n
课时50一元线性回归分析(二)27:28
" O/ ~9 p) G* K6 Z8 I8 E: [课时51一元线性回归分析(三)19:36) x/ D0 {" \% Y: v$ R ^
课时52一元非线性回归分析(一)22:54
% f' g4 ~0 x, s% f课时53一元非线性回归分析(二)21:19/ E p2 v6 Y7 _
课时54多元线性和广义线性回归(一)18:51; n' u% `* I8 ^7 T* _4 Q6 H7 l
课时55多元线性和广义线性回归(二)12:59
8 B* Q. T$ ?; X8 d: Z6 c ^) |课时56多项式回归21:34
6 m/ u* m4 @; o2 q$ D- h$ `章节12:聚类分析
3 ^' `/ ^4 M m) ^% ^5 K* ^课时57K均值聚类23:08+ a. P, C4 d/ z$ u
课时58模糊C均值聚类17:44( v2 d- b9 X' t5 m) B9 M! L" s
章节13:判别分析6 C) M+ V. `- _3 U9 P
课时59距离判别13:47
' x! L( G u) ^- T( w& N课时60贝叶斯判别17:12
( g" E. \6 V. o6 k9 R章节14:主成分分析
7 n" I8 t! T8 W2 ?课时61主成分分析(一)25:55
. G# V# i# t0 r, M5 p( g0 H. v课时62主成分分析(二)32:58
; Y, W. o6 {) U1 t7 h" c& p课时63主成分分析(三)13:05
; x5 ^; W" F9 W5 s+ T章节15:因子分析& }" }0 T% n0 q2 e
课时64因子分析(一)11:13' b( u% R* E& S- X( y
课时65因子分析(二)
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发表于 2022-6-27 08:42:01
