MATLAB概率统计与故障预测仿真工具箱

资 源 简 介

本项目提供基于MATLAB的概率统计与故障预测仿真系统，集成30种经典统计方法，支持参数估计、假设检验、回归分析等功能。通过交互式界面快速构建模型，适用于复杂系统的可靠性分析与故障预测。

详 情 说 明

基于MATLAB的概率统计与故障预测仿真系统

项目介绍

本项目针对复杂系统的故障概率预测需求，设计了一个功能全面的MATLAB程序集合。系统集成了30种经典概率统计方法，支持从数据导入到模型验证的完整预测分析流程。通过交互式界面和详细注释，系统既可用于实际工程问题的故障预测，也可作为概率统计方法的数学工具和学习平台。

功能特性

• 多元统计建模：支持线性/非线性回归、时间序列分析等多种预测模型
• 概率分布分析：提供参数估计、假设检验、分布拟合等完整概率分析工具
• 交互式操作界面：图形化界面引导用户完成数据输入、模型选择和参数配置
• 可视化分析：自动生成散点拟合图、残差分析图、概率分布图等专业图表
• 模型验证体系：包含交叉验证、误差指标计算、显著性检验等验证方法

使用方法

1. 数据准备：准备包含自变量和因变量的.xlsx或.csv格式数据集
2. 系统启动：运行主程序文件进入图形用户界面
3. 模型选择：根据数据特征从30种统计方法中选择合适的预测模型
4. 参数配置：设置置信水平、分布类型、回归阶数等参数（可选默认值）
5. 执行分析：系统自动完成模型拟合、误差计算和结果可视化
6. 结果解读：查看预测报告、模型参数和验证指标，导出分析结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少4GB内存，推荐8GB以上
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件构建了完整的图形用户界面框架，整合了数据导入解析、模型方法调度、计算引擎调用和结果展示输出等核心功能。该文件负责系统工作流的整体控制，包括用户交互响应、分析方法的路由选择、计算过程的异常处理以及多种可视化图表的协同生成，确保各功能模块间的数据传递与逻辑衔接。