(数学模型 数据的统计描述和分析
2021/2/24 1 数据的统计描述和分析
数学模型 实验目的 1、直观了解统计基本内容。 2、掌握用数学软件包求解统计问题。 实验内容 1、统计的基本理论。 2、用数学软件包求解统计问题。 3、实验作业
实验目的 实验内容 2、掌握用数学软件包求解统计问题。 1、直观了解统计基本内容。 1、统计的基本理论。 3、实验作业。 2、用数学软件包求解统计问题
(数学模型 数据的统计描述和分析 统计的基本概念 参数估计 假设检验 2021/2/24
2021/2/24 3 统计的基本概念 参数估计 假设检验 数据的统计描述和分析
(数学模型 统计工具箱中的基本统计命令 数据的录入、保存和调用 2基本统计量 3常见概率分布的函数 4.频数直方图的描绘 5参数估让 6假设检验 7综合实例 2021/2/24
2021/2/24 4 统计工具箱中的基本统计命令 1.数据的录入、保存和调用 2.基本统计量 3.常见概率分布的函数 4.频 数 直 方 图 的 描 绘 5.参数估计 6.假设检验 7.综合实例 返回
(数学模型 统计工具箱中的基本统计命令 、数据的录入、保存和调用 例1上海市区社会商品零售总额和全民所有制职工工资总额 的数据如下 78 84 职工工资总额23827.631.6 33.734.943.252.863.873.4 (亿元) 商品零售总额41.451.861.767.968.77.595.9137.4150175.0 (亿元)
2021/2/24 5 一、数据的录入、保存和调用 例1 上海市区社会商品零售总额和全民所有制职工工资总额 的数据如下 年份 78 79 80 81 82 82 84 85 86 87 职 工 工 资 总 额 （亿元） 23.8 27.6 31.6 32.4 33.7 34.9 43.2 52.8 63.8 73.4 商 品 零 售 总 额 （亿元） 41.4 51.8 61.7 67.9 68.7 77.5 95.9 137.4 155.0 175.0 统计工具箱中的基本统计命令
(数学模型 方 1、年份数据以1为增量,用产生向量的方法输入 命令格式:x=a:h:b t78:87 2、分别以x和y代表变量职工工资总额和商品零售总额 x=[238,27.6,31.6,324,33.7,34.9,43.2,52.8638,73.4 y=41.4,51.861.7,67.968.7,77.5,95.9,1374,1550,1750 3、将变量t、x、y的数据保存在文件data中 save datatxy 4、进行统计分析时,调用数据文件data中的数据 oad data To mAtlab(txy 2021/2/24 6
2021/2/24 6 1、年份数据以1为增量，用产生向量的方法输入。 命令格式： x=a:h:b t=78:87 2、分别以x和y代表变量职工工资总额和商品零售总额。 x=[23.8,27.6,31.6,32.4,33.7,34.9,43.2,52.8,63.8,73.4] y=[41.4,51.8,61.7,67.9,68.7,77.5,95.9,137.4,155.0,175.0] 3、将变量t、x、y的数据保存在文件data中。 save data t x y 4、进行统计分析时，调用数据文件data中的数据。 load data To MATLAB(txy)
(数学模型 、输入矩阵: 方器罗 lata=[78,79,80,81,8283,84,85,86,87,88 23.8,27.6,31.6,32.4,33.7,34.9,43.2,52.8,63,8,73.4; 41.4.51.861.767968.777.59591374.155.0.175.0 2、将矩阵data的数据保存在文件 datal中: save datal data 3、进行统计分析时,先用命令:10 ad data1 调用数据文件data1中的数据,再用以下命令分别将矩阵 data的第 三行的数据赋给变量t、x、y: t=data(1,: x=data(2, To MATLAB(data y=data(3 若要调用矩阵data的第j列的数据,可用命令: data( j) 返回 2021/2/24
2021/2/24 7 1、输入矩阵： data=[78,79,80,81,82,83,84,85,86,87,88; 23.8,27.6,31.6,32.4,33.7,34.9,43.2,52.8,63.8,73.4; 41.4,51.8,61.7,67.9,68.7,77.5,95.9,137.4,155.0,175.0] 2、将矩阵data的数据保存在文件data1中：save data1 data 3、进行统计分析时，先用命令： load data1 调用数据文件data1中的数据，再用以下命令分别将矩阵 data的第一、二、三行的数据赋给变量t、x、y： t=data(1,:) x=data(2,:) y=data(3,:) 若要调用矩阵data的第j列的数据，可用命令： data(:,j) To MATLAB(data) 返回
(数学模型 二、基本统计量 对随机变量x,计算其基本统计量的命令如下 均值:mean(x) 中位数: median(x) 标准差:std(x) 方差:var(x) 偏度: skewness(X) 峰度: kurtosis(x) 例对例1中的职工工资总额x, 可计算上述基本统计量 TO MATLAB(tD 返回 2021/2/24 8
2021/2/24 8 二、基本统计量 对随机变量x，计算其基本统计量的命令如下： 均值：mean(x) 中位数：median(x) 标准差：std(x) 方差：var(x) 偏度：skewness(x) 峰度：kurtosis(x) 例 对例1中的职工工资总额x， 可计算上述基本统计量。 To MATLAB(tjl) 返回
(数学模型 三、常见概率分布的函数 常见的几种分布的命令字符为: 正态分布:norm 指数分布:exp 帕松分布: poIss B分布:beta 威布尔分布:Web x2分布:chi2 t分布:t F分布:F Matlab工具箱对每一种分布都提供五类函数,其命令字符为: 概率密度:pdf 概率分布:cdf 逆概率分布:inv均值与方差:stat 随机数生成:rnd (当需要一种分布的某一类函数时,将以上所列的分布命令字符 与函数命令字符接起来,并输入自变量(可以是标量、数组或矩阵) 和参数即可.) 2021/2/24
2021/2/24 9 三、常见概率分布的函数 常见的几种分布的命令字符为： 正态分布：norm 指数分布：exp 帕松分布：poiss 分布：beta 威布尔分布：weib 2 分布：chi2 t 分布：t F 分布：F Matlab工具箱对每一种分布都提供五类函数，其命令字符为： 概率密度：pdf 概率分布：cdf 逆概率分布：inv 均值与方差：stat 随机数生成：rnd （当需要一种分布的某一类函数时，将以上所列的分布命令字符 与函数命令字符接起来，并输入自变量（可以是标量、数组或矩阵） 和参数即可.）
数 如对均值为mu、标准差为 sigma的正态分布,举例如下: 1、密度函数:p= normpdf(x,mu, sigma)(当mu=0,gma=1时可缺省 例2画出正态分布N(0,)和N(0,22)的概率密度函数图形 在 Matlab中输入以下命令 x=-6:0.01:6; y=normpdf(x) z=normpdf(, 0, 2) plot(x,, x, z) TO MATLAB(iti2 2021/2/24
2021/2/24 10 例 2 画出正态分布N(0,1) 和 (0,2 ) 2 N 的概率密度函数图形. 在Matlab中输入以下命令： x=-6:0.01:6; y=normpdf(x); z=normpdf(x,0,2); plot(x,y,x,z) 1、密度函数：p=normpdf(x,mu,sigma) (当mu=0,sigma=1时可缺省) To MATLAB(liti2) 如对均值为mu、标准差为sigma的正态分布，举例如下：
