判断一组数据是否服从正态分布matlab程序代码_精品文档.doc
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t检验(R软件)
x<-c(62.7,80.3,80.4,68.6,73.3,72.2,71.5,72.3,81.5,78.6,78.6,77.1,77.2,85.6,78,69.2,73.8,73,78.6,78.6,77.1,77.2,85.6,78,69.2,73.8,73)
y<-c(68.1,74,74.6,71.2,72.1,66.3,65.3,66,78.2,68.8,61.6,68.3,68.8,72.6,65.7,69.9,74.5,65.4,72.6,75.8,72.2,71.6,77.1,71.5,68.2,72,71.5)
t.test(x,y,var.equal=TRUE)
当p-value>0.05时,x,y无显著性差异;否则有。
(适用于两组数据的个数相等时)
F检验(R软件)
x<-c(62.7,80.3,80.4,68.6,73.3,72.2,71.5,72.3,81.5,78.6,78.6,77.1,77.2,85.6,78,69.2,73.8,73,78.6,78.6,77.1,77.2,85.6,78,69.2,73.8,73)
y<-c(68.1,74,74.6,71.2,72.1,66.3,65.3,66,78.2,68.8,61.6,68.3,68.8,72.6,65.7,69.9,74.5,65.4,72.6,75.8,72.2,71.6,77.1,71.5,68.2,72,71.5)
var.test(x,y)
当p-value>0.05时,x,y方差相同;否则不同。
判断一组数据是否服从正态分布(matlab)
x=[62.7,80.3,80.4,68.6,73.3,72.2,71.5,72.3,81.5,78.6,78.6,77.1,77.2,85.6,78,69.2,73.8,73,78.6,78.6,77.1,77.2,85.6,78,69.2,73.8,73];
x=x';
alpha=0.05;
%正态分布判断
[mu,sigma]=normfit(x);
p1=normcdf(x,mu,sigma);
[H1,s1]=kstest(x,[x,p1],alpha);
n=length(x);
ifH1==0
disp('该数据源服从正态分布。
')
else
disp('该数据源不服从正态分布。
')
end
变异系数计算:
C.V=(标准偏差÷平均值)×100%,变异系数越小越稳定。
(适用于正态分布)
灰色预测
线性回归
inv(x)或x^-1求x的逆,rank(x)x的秩,[a,lamda]=eig(x)求矩阵a的特征值与特征向量(方阵),rotate3d用于旋转三维图形,gridon用于加网格,zoomon放大图形,zeros(3,3)全0阵ones(3,3)eye(3,3)单位阵
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