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课程介绍
$ I5 o8 D2 ]1 b. {- ^, D* K8 t) t全面学习MATLAB在数据统计分析领域中的知识
9 e" [- J D3 ]8 {+ G( d; B! q& J Y$ J U7 h$ N5 y
课程目录章节1:数据的导入与导出
9 g4 M9 A0 ~! B& O$ R( M课时1读取Excel文件21:274 H* D- F6 b- {, u% D: Z/ m4 Y$ { l+ z
课时2把数据写入Excel文件09:492 @9 D1 G# _6 h) u1 O4 M
课时3读取TXT文件12:337 p# T K d4 ? u5 v# K
课时4把数据写入TXT文件09:17
* [; O3 M. N' ]$ Y9 ^4 y% |% q章节2:数据的预处理
- s+ c5 S' F% ^' h `0 L" x课时5smooth函数平滑处理数据27:373 V+ ]* F1 v8 S @
课时6smoothts函数平滑处理数据23:157 x7 E$ Y8 X* w% m+ p
课时7medfilt1函数平滑处理数据09:53/ H- |" v- z5 k, C
课时8数据的标准化变换15:20 l- e% w" Z( X, P1 H" L$ U
课时9数据的极差归一化变换12:53
; }$ I" M3 `0 K+ k0 f0 ^章节3:概率分布与随机数
- a' G3 O4 @- U; f课时10几种常见的概率分布08:48& Z1 A' @7 P$ a0 r4 I, P
课时11MATLAB计算概率密度、分布函数16:43
8 a( K4 P7 j7 p3 g& a% j课时12rand函数生成均匀分布随机数04:34" p7 j: \9 y2 R# u2 q
课时13产生常见一元分布随机数18:43' L7 {2 G/ K# j/ Z- e n
课时14产生任意一元离散分布随机数10:46" [5 V7 v1 L& ?7 Y1 s! R
课时15产生任意一元连续分布随机数13:47
( h7 l) i9 ] {+ |5 q N2 a: s章节4:描述性统计量和统计图
8 p" D9 J5 Z- G. t0 }' p课时16描述性统计量36:55. v, I( {$ c+ z
课时17箱线图09:52$ ]- W8 q1 Q( @+ `1 S
课时18频数直方图和频率直方图06:46
/ |+ m) n, H C* X h$ a课时19经验分布函数图07:50
* T: A' y" y% I# S0 W+ U课时20正态概率图02:58' w, q6 p; L! V& [0 M. D0 F' P2 p
课时21p-p图03:12+ I! s2 H1 ~# E% h4 G
课时22q-q图06:51
1 g4 a, ~, y [) V! C, i章节5:MATLAB参数估计与假设检验-参数估计
, H; z' i! U/ \8 U1 S9 }. F0 b$ T课时23常见分布的参数估计17:55
; h4 |% J, ~9 d2 G& }" D课时24自定义分布的参数估计08:05/ i% J% ]( `4 l: u: K( u& q
章节6:MATLAB参数估计与假设-正态总体参数的检验" H" e; C) S3 d: A
课时25总体标准差已知时的单个正态总体均值的U检验11:379 E) Y' B# s1 X; n+ q! `9 _& \: a
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
% j" r. R3 D: L7 y( x0 q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
$ |! T# b. w: o+ i* l/ U V课时28总体均值未知时的单个正态总体方差的卡方检验05:561 X/ o% ~( |% L& W9 F/ a, L
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
5 T2 B r( a- Y/ \- }( ^课时30检验功效与样本容量的计算13:06
4 E, Y8 E; U$ J: S! J' V$ \章节7:MATLAB参数估计与假设检验-常用非参数检验
3 ]- U9 |! P/ t9 |% n# a2 R8 r课时31 游程检验13:20! h1 ]0 e( f; L
课时32符号检验09:14# P! l% J# ?5 f: K4 [7 K1 P) X
课时33Wilcoxon（威尔科克森）符号秩检验14:09( s# Y+ w+ @% c: o' h) p) Y, W1 n
课时34曼-惠特尼秩和检验07:18
: @) E; L& Z4 H5 w+ y: K) T, ]' \9 [章节8:非参数参数检验-分布的拟合与检验 3 {/ o/ E# Y5 f y6 u6 n
课时35卡方拟合优度检验19:26
4 o/ j; Y8 ^' f课时36Jarque-Bera检验07:44) a$ i9 P {! |4 A! n) n# c
课时37单样本的K-S检验08:29
+ S$ |" D( o' h! X: o课时38双样本的K-S检验10:07' C5 C7 x Z( A) j* Q1 w
课时39Lilliefors检验06:49
8 L7 v5 F5 e! f, t8 v* e章节9: MATLAB参数估计与假设检验-核密度估计 ' N3 A8 L; }0 e) ^7 O
课时40核密度估计26:215 \. ^8 ?" y/ a% N2 y! O) z: x
章节10:方差分析6 i/ O& _' E8 N+ J+ `
课时41单因素一元方差分析(一)25:17; W# K- {, d6 n6 }( f0 J* l
课时42单因素一元方差分析(二)14:36
1 s3 {" w2 w/ w) `! N$ }, e1 P, y6 q课时43双因素一元方差分析23:336 M8 q7 r/ [% {2 d3 Y: L0 Z" w2 d
课时44多因素一元方差分析29:59; R6 J4 o, C1 B. Y/ \% G' G1 \
课时45单因素多元方差分析14:33 X. H" D7 r: l, E( E6 H
课时46非参数方差分析(一)16:46# ]" U+ u! k4 v9 i& S" [
课时47非参数方差分析(二)08:10' W$ \0 f0 _. J8 v$ L
章节11:回归分析3 U" f, s/ B7 Y. D/ v2 q9 k5 ?
课时48回归模型类07:37( x Q, \ L/ ? i& F; \3 j
课时49一元线性回归分析(一)12:43' H8 w" S! F) t- U- W
课时50一元线性回归分析(二)27:28
f. i1 i4 G7 v3 n课时51一元线性回归分析(三)19:36
6 ~* s3 d0 P" ] F( N课时52一元非线性回归分析(一)22:54
( k6 G) _# G0 Q# U课时53一元非线性回归分析(二)21:19
v( J4 L8 r6 c$ P0 [课时54多元线性和广义线性回归(一)18:51
7 s# m K7 }) n. P t/ Q( n课时55多元线性和广义线性回归(二)12:59+ U- M5 |2 D9 f4 ^/ f! B/ K
课时56多项式回归21:34
: b& V: k5 m' e9 j$ p# U/ u! m章节12:聚类分析
' O7 j6 b' Q0 k0 m T5 }9 O课时57K均值聚类23:08
1 h0 [/ g& H% T$ o2 y3 i+ Z1 x课时58模糊C均值聚类17:44
: y4 r6 B8 k. b章节13:判别分析+ q; e- ~7 v- G6 @$ y8 G
课时59距离判别13:47
- u, @$ ^$ }$ G, |课时60贝叶斯判别17:12) Q+ o* q8 L b( c( ~
章节14:主成分分析) ~; r2 t) }0 r- F, g; D
课时61主成分分析(一)25:55
3 b# _( {* i$ Y! S# W7 a6 Q课时62主成分分析(二)32:58
9 n# ~, j3 e G( F课时63主成分分析(三)13:05! r* w7 m; I" W" T# m- C9 H
章节15:因子分析
% i# P0 @2 p' a @课时64因子分析(一)11:13* _6 Y& W8 {4 z$ z2 q- {3 o% V
课时65因子分析(二)
% |( A- l6 X7 l9 j n, T5 w! J. J. j3 s! \% H) v7 m' t
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发表于 2022-6-27 08:42:01
