文档介绍：数学建模数据统计与分析
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数学建模
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第1页，共48页，编辑于2022年，星期六
实验目的
实验内容
2、掌握用数学软件包求解统计问题。
1、直观了解统计基本内容。
1、统计的基本理论。
3、实验作业。
2统计工具箱中的基本统计命令
、保存和调用
数 直 方 图 的 描 绘
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数学建模
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一、数据的录入、保存和调用
例1 上海市区社会商品零售总额和全民所有制职工工资总额的数据如下
统计工具箱中的基本统计命令
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数学建模
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1、年份数据以1为增量，用产生向量的方法输入。
命令格式： x=a:h:b
t=78:87
2、分别以x和y代表变量职工工资总额和商品零售总额。
x=[,,,,,,,,,]
y=[,,,,,,,,,]
3、将变量t、x、y的数据保存在文件data中。
save data t x y
4、进行统计分析时，调用数据文件data中的数据。
load data
To MATLAB(txy)
方法1
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数学建模
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1、输入矩阵：
data=[78,79,80,81,82,83,84,85,86,87,88;
,,,,,,,,,;
,,,,,,,,,]
2、将矩阵data的数据保存在文件data1中：save data1 data
3、进行统计分析时，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)
方法2
To MATLAB(data)
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数学建模
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二、基本统计量
对随机变量x，计算其基本统计量的命令如下：
均值：mean(x)
中位数：median(x)
标准差：std(x)
方差：var(x)
偏度：skewness(x)
峰度：kurtosis(x)
例 对例1中的职工工资总额x，可计算上述基本统计量。
To MATLAB(tjl)
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数学建模
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三、常见概率分布的函数
Matlab工具箱对每一种分布都提供五类函数，其命令字符为：
概率密度：pdf 概率分布：cdf
逆概率分布：inv 均值与方差：stat
随机数生成：rnd
（当需要一种分布的某一类函数时，将以上所列的分布命令字符与函数命令字符接起来，并输入自变量（可以是标量、数组或矩阵）和参数即可.）
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数学建模
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在Matlab中输入以下命令：
x=-6::6;
y=normpdf(x); z=normpdf(x,0,2);
plot(x,y,x,z)
1、密度函数：p=normpdf(x,mu,sigma) (当mu=0,sigma=1时可缺省)
To MATLAB(liti2)
如对均值为mu、标准差为sigma的正态分布，举例如下：
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数学建模
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To MATLAB(liti3)
3、逆概率分布：x=norminv(P,mu,sigma). 即求出x ，使得P{X<x}=.
2、概率分布：P=normcdf(x,mu,sigma)
To MATLAB(liti4)
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