课程要求
MATLAB和基本统计应用知识
课程大纲
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导入和组织数据
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目标: 了解MATLAB和统计工具箱中的各种读入数据的方法和支持的数据类型。
·导入数据
·数据类型
·数据集矩阵
·数据合并
·数据分类
·缺失数据
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分析数据
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目标:本章介绍如何对数据集进行基本的统计分析，包括显示和概要统计分析。
·描述统计学
·中心
·散度
·统计显示
·分组数据
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分布
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目标: 使用统计工具箱中的函数来产生不同概率分布，对给定的数据集拟合一个分布。
·概率分布
·分布参数
·比较和拟合分布
·非参数化拟合
·分布目标
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假设检验
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目标: 使用统计工具箱来判断对数据集的断言是否准确。假设检验的常见应用，比如比较两个分布，确定置信区间等。
·假设检验
·正态分布检验
·非正态分布检验
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方差分析
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目标: 使用统计工具箱中的函数比较多组数据的采样平均值，找到数据组之间的显著区别。
·多种比较
·One-way ANOVA
·N-way ANOVA
·MANOVA
·Nonnormal ANOVA
·分类相关
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回归
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目标:对数据集进行线性和非线性模型，介绍提高模型质量的俄方法。
· 线性回归模型
· 设计矩阵
· 执行线性回归
· 增加和减少预测器
· 加强鲁棒性
· 广义线性回归
· 非线性回归
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处理多维数据
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目标:了解对数据集降维的方法，对数据进行分类。
· 特征转换
· 特征选择
· 分类
· 聚类
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随机数和仿真
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目标:使用随机数仿真系统的不确定性。主要介绍产生各种不同分布的随机数和随机数声生成的算法。
· 子举和仿真
· 随机数生成器
· 随机数流
· 任意分布
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针对客户实际需要，真实案例演示，互动式沟通，学有所值
