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课程介绍
/ V/ ~# l7 {1 @7 C- ^ A全面学习MATLAB在数据统计分析领域中的知识
& K- L/ @# a, }0 `2 B7 R( s1 T. b- ~$ ?" [! z
课程目录章节1:数据的导入与导出
- S3 H/ H/ a" f8 P* u+ M课时1读取Excel文件21:27
9 A& Q' y0 m5 d( j8 M" o课时2把数据写入Excel文件09:49! ~& p( l! I) O" |
课时3读取TXT文件12:33
2 J" G! R+ P6 H6 R课时4把数据写入TXT文件09:17
1 v! i! ?5 B/ s! u* J# P! o章节2:数据的预处理
. E' P$ R8 O; }& F6 A' V' |# [课时5smooth函数平滑处理数据27:37
9 b4 b/ M2 @" B9 f2 @课时6smoothts函数平滑处理数据23:15
3 `9 p( [# ?; O7 J# n课时7medfilt1函数平滑处理数据09:53
, z8 P: T# {. \8 T, ]课时8数据的标准化变换15:20
8 u! q# @. L A2 |" M9 A8 Z; d课时9数据的极差归一化变换12:53
$ y* M p& P( y% G0 F章节3:概率分布与随机数
$ ~8 {7 Y$ F" I G课时10几种常见的概率分布08:48' `5 S3 p7 U7 j' q4 ^& |2 p' c
课时11MATLAB计算概率密度、分布函数16:43: a7 W" X# d: y
课时12rand函数生成均匀分布随机数04:34
% Y' ]8 a# G9 k! `: h' J" b课时13产生常见一元分布随机数18:43
( I$ c$ r& a* C% e课时14产生任意一元离散分布随机数10:46
9 ]* B, y" L; @: k1 V: B$ H课时15产生任意一元连续分布随机数13:47$ L* p7 _8 e# b8 g2 F
章节4:描述性统计量和统计图
2 H% q ]: x/ t# }课时16描述性统计量36:55
/ e3 Z# A+ I! N$ ~& T课时17箱线图09:52
% d+ ^8 \8 t) z) K课时18频数直方图和频率直方图06:46
( n3 w3 z: A7 Q# S课时19经验分布函数图07:50
( a5 A+ i) U, d: a+ X% @& w课时20正态概率图02:58
/ O" G9 h0 K/ r" W0 o课时21p-p图03:12
' K+ m; F& h, d1 E$ |% F' K课时22q-q图06:51) y. ?" ^# \# m
章节5:MATLAB参数估计与假设检验-参数估计0 s3 N0 z% t8 }$ e/ q5 @
课时23常见分布的参数估计17:555 s$ U" n# X0 @, b
课时24自定义分布的参数估计08:057 F1 h- ~5 @9 W$ o
章节6:MATLAB参数估计与假设-正态总体参数的检验! n1 I: ?! s' s1 _
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$ ^$ Q) m0 m) q+ C6 n' k) `
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' G) i" A( Z9 _9 \
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11:072 k6 M% f0 U0 m, }% m0 h" c
课时28总体均值未知时的单个正态总体方差的卡方检验05:569 Y, G/ x* v+ a
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* S2 Y O$ r0 ?: }4 t/ `# D$ Z) U3 c
课时30检验功效与样本容量的计算13:065 y1 e/ X ]0 W% ^$ {4 C
章节7:MATLAB参数估计与假设检验-常用非参数检验
& x+ J- }0 c D& j! t4 q! i课时31 游程检验13:20
/ Q! i' {$ i7 P课时32符号检验09:14
0 Q" Y& N6 o- I课时33Wilcoxon（威尔科克森）符号秩检验14:09- f5 Z" X4 v5 ]$ y+ E0 \+ j
课时34曼-惠特尼秩和检验07:18/ \- K% I) L# e$ @9 Q# u" ]
章节8:非参数参数检验-分布的拟合与检验 & \3 k4 _5 V' D& I% Z
课时35卡方拟合优度检验19:26
1 j. A, @0 O, u7 }课时36Jarque-Bera检验07:44( U1 V, o1 u6 z& T4 Y" H% R, S
课时37单样本的K-S检验08:29
" f# @, Q, i$ c* y6 q6 H课时38双样本的K-S检验10:07% y+ W. z+ ?' R1 g
课时39Lilliefors检验06:49
- H" l6 R* k3 w章节9: MATLAB参数估计与假设检验-核密度估计 ! W3 s4 x5 E' U. J- z ~: ]
课时40核密度估计26:21
1 r/ u$ ]2 _7 B6 y! Z章节10:方差分析
6 S% Z; X( s4 G! G- r$ z课时41单因素一元方差分析(一)25:17& z7 f( [8 D( p/ v5 q
课时42单因素一元方差分析(二)14:36
' p4 v/ Y$ k$ r3 H课时43双因素一元方差分析23:33- y3 z$ L: E' `' d
课时44多因素一元方差分析29:59* D5 U; T/ y$ u' t5 B
课时45单因素多元方差分析14:33' |4 v8 Z7 E1 C6 P2 r
课时46非参数方差分析(一)16:46* n6 f# z9 N& N, G/ g/ T5 u
课时47非参数方差分析(二)08:10# V* g8 R% _ f# y+ ^8 B7 `( p' A
章节11:回归分析* A4 U" s' Y4 f/ k7 h2 ~; `
课时48回归模型类07:37
. {) L) x% z( w/ I1 ?课时49一元线性回归分析(一)12:43. j7 d- B6 ~9 ?7 S4 d) F. L0 D
课时50一元线性回归分析(二)27:286 a2 O$ Y5 D9 E
课时51一元线性回归分析(三)19:36
7 H9 q8 \" Y9 C& w. {课时52一元非线性回归分析(一)22:54
2 R" n8 n5 U; [! G课时53一元非线性回归分析(二)21:198 F; E! R% x2 C9 M" `: Z0 x
课时54多元线性和广义线性回归(一)18:51
% _- X* S0 f% ]+ j课时55多元线性和广义线性回归(二)12:59% D/ g8 [3 q6 i% {- D$ m; k9 f
课时56多项式回归21:34
# }" V/ W! r3 w$ p章节12:聚类分析
7 r% O1 {$ ^7 e. J课时57K均值聚类23:08
8 j8 V; z: M6 m! S. g: V9 |' P: M课时58模糊C均值聚类17:44
2 D4 ?* Q8 R1 `- V' n5 K2 K章节13:判别分析" K8 }* ]5 h$ u! D
课时59距离判别13:475 w9 b6 R" i" a+ M! V5 K6 s
课时60贝叶斯判别17:12
. _! M8 o3 J* X4 T. h g章节14:主成分分析
# R7 I& x9 P/ D. J, Q6 ?, y: [( F课时61主成分分析(一)25:55
; G4 b7 c: b1 F3 d, m课时62主成分分析(二)32:58
. [: q; w, S" r( J1 X5 W/ L课时63主成分分析(三)13:059 g: F Y' F5 U+ ^6 F d `# ]& h
章节15:因子分析
6 A" t/ [$ L3 l课时64因子分析(一)11:13
, H" e, b) O* D2 E课时65因子分析(二)
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+ @$ K2 Z' p5 ]# B5 ]& u& M资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见+ |, ?) G2 u+ I8 _! t7 j f
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发表于 2022-6-27 08:42:01
