数据的统计描述和分析，参数估计，假设检验

资 源 简 介

数据的统计描述和分析，参数估计，假设检验

详 情 说 明

数据的统计描述和分析 在MATLAB中，数据的统计描述和分析主要围绕探索性数据分析展开。通过内置函数可以快速计算数据的集中趋势指标（均值、中位数、众数）和离散程度指标（标准差、方差、极差）。可视化工具如直方图（`histogram`）和箱线图（`boxplot`）能直观展示数据分布特征，帮助识别异常值或偏态。对于多维数据，协方差矩阵（`cov`）和相关系数矩阵（`corrcoef`）可用于分析变量间关联性。

参数估计 参数估计分为点估计和区间估计。MATLAB的统计工具箱提供`mle`函数进行最大似然估计，支持自定义概率分布模型。对于常见分布（如正态分布、泊松分布），可使用`normfit`或`poissfit`直接获取参数估计值及置信区间。若需自助法（Bootstrap）等非参数估计，可通过`bootci`函数实现，适用于小样本或分布未知的场景。

假设检验 假设检验流程包括原假设设定、检验统计量计算和P值判定。MATLAB支持单样本/双样本T检验（`ttest`、`ttest2`）、卡方检验（`chi2gof`）以及非参数检验如Wilcoxon秩和检验（`ranksum`）。ANOVA分析（`anova1`）可用于多组均值比较，事后检验函数（`multcompare`）进一步定位差异来源。检验结果通常输出统计量、自由度及显著性水平，需结合业务场景解读。

统计工具箱的使用技巧 数据预处理：`fillmissing`处理缺失值，`zscore`标准化数据； 高效计算：利用矩阵运算替代循环，如`mean(X,1)`按列求均值； 分布拟合：`fitdist`拟合概率分布对象，支持KS检验验证拟合优度； 自定义扩展：通过编写函数文件实现复杂统计量计算，与工具箱无缝集成。

掌握这些工具可显著提升数据分析效率，尤其适用于工程实验、金融建模等领域的量化研究。