文档介绍：:
data=[78,79,80,81,82,83,84,85,86,87; ,,,,,,,,,; ,,,,,,,,,]
:save data1 data
,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)
例10 一道工序用自动化车床连续加工某种零件,由于***,,故障出现时该***完成的零件数如下:
459 362 624 542 509 584 433 748 815 505
612 452 434 982 640 742 565 706 593 680
926 653 164 487 734 608 428 1153 593 844
527 552 513 781 474 388 824 538 862 659
775 859 755 49 697 515 628 954 771 609
402 960 885 610 292 837 473 677 358 638
699 634 555 570 84 416 606 1062 484 120
447 654 564 339 280 246 687 539 790 581
621 724 531 512 577 496 468 499 544 645
764 558 378 765 666 763 217 715 310 851
试观察该***出现故障时完成的零件数属于哪种分布.
x=[459 362 624 542 509 584 433 748 815 505....
612 452 434 982 640 742 565 706 593 680....
926 653 164 487 734 608 428 1153 593 844....
527 552 513 781 474 388 824 538 862 659....
775 859 755 49 697 515 628 954 771 609....
402 960 885 610 292 837 473 677 358 638....
699 634 555 570 84 416 606 1062 484 120....
447 654 564 339 280 246 687 539 790 581....
621 724 531 512 577 496 468 499 544 645....
764 558 378 765 666 763 217 715 310 851]
作频数直方图
hist(x,10)
分布的正态性检验
normplot(x)
:
[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(x)
[h,sig,ci] = ttest(x)
检验结果: 1. 布尔变量h=0, 表示不拒绝零假设. 说
明提出的假设寿命均值594是合理的.
2. 95%的置信区间为[,], 它
完全包括594, 且精度很高.
3. sig值为1, , 不能拒绝零假
设.
练****br/>93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 75 66 85 70 94 84 83 82 80 78 74 73 76 70 86 76 90 89 71 66 86 73 80 94 79 78 77 63 53 55
1)计算均值、标准差、极差、偏度、峰度,画出直方图;
2)检验分布的正态性;
3)若检验符合正态分布,估计正态分布的参数并检验参数.
,为了验证这种说法,一位学者开车随机选择了一些加油站,得到某年1月和2月的数据如下:
1月:119 117 115 116 112 121 115 12