Outline 数学建模 统计分析 一、描述性统计 二、随机数的生成 三、参数假设检验 四、正态性检验 * 五、方差分析 六、回归分析一、描述性统计 数学建模 统计分析 直方图 均值 标准差 … 偏度 峰度1. 直方图 (histogram) 数学建模 统计分析 hist(x) hist(x, m) histfit(x, m)% 带正态拟合的直方图2. 描述性统计量 数学建模 统计分析 sum(x) mean(x) std(x)%%%和均值标准差 var(x)% 方差 sort(x)%顺序统计量 median(x)%中位数 skewness(x) % 偏度，正态是 0 kurtosis(x)% 峰度，正态是 3 数学建模 统计分析二、随机数 (random number) 数学建模 统计分析 均匀分布随机数 正态分布随机数 指数分布随机数 卡方分布随机数 t 分布随机数 F 分布随机数 离散分布随机数1. 均匀分布的随机数 数学建模 统计分析 rand(n) rand(m, n)% [0, 1] 区间上% [0, 1] 区间上 unifrnd(a, b, m, n)% [a, b] 区间上2. 正态分布的随机数 数学建模 统计分析 randn(n) randn(m, n)% N(0, 1)% N(0, 1) normrnd(a, b, m, n)% N(a, b^2)或等价地， x=randn(m, n);x=a+b*x3. 指数分布的随机数 exprnd (lambda)% 1 个随机数 exprnd (lambda, m, n) 数学建模 统计分析4. 卡方分布的随机数 chi2rnd (df) chi2rnd (df, m, n) 数学建模 统计分析5. t 分布的随机数 trnd (df) trnd (df, m, n) 数学建模 统计分析6. F 分布的随机数 frnd (df1, df2) frnd (df1, df2, m, n) 数学建模 统计分析7. 二项分布的随机数 binornd (N, p) binornd (N, p, m, n) 数学建模 统计分析8. Poisson 分布的随机数 poissrnd (lambda) poissrnd (lambda, m, n) 数学建模 统计分析9. 离散型分布的随机数 以标准的均匀分布 U 作为模拟变量 若U ≤0.20,则 X 值 x1 ; 若 0.20
