分布的拟合与检验的matlab实现
12页1、精品%分布的拟合与检验%描述性统计量和统计图% 读取文件中数据% 读取文件 examp02_14.xls 的第 1 个工作表中的 G2G52 中的数据,即总成绩数据score = xlsread(examp02_14.xls,Sheet1,G2G52);% 去掉总成绩中的 0 ,即缺考成绩score = score(score 0);% 计算描述性统计量score_mean = mean(score) % 计算平均成绩s1 = std(score) % 计算 (5.1) 式的标准差s1 = std(score,0)% 也是计算 (5.1) 式的标准差s2 = std(score,1)% 计算(5.2) 式的标准差score_max = max(score) % 计算样本最大值score_min = min(score)% 计算样本最小值score_range = range(score)% 计算样本极差- 可编辑 -% 计算样本中位数score_median = median(score)score_mode = mode(score)% 计算样本众数score_cvar = std(
2、score)mean(score)% 计算变异系数score_skewness = skewness(score)% 计算样本偏度score_kurtosis = kurtosis(score)% 计算样本峰度% 绘制箱线图figure; % 新建图形窗口boxlabel = 考试成绩箱线图 ;% 箱线图的标签% 绘制带有刻槽的水平箱线图boxplot(score,boxlabel,notch,on,orientation,horizontal)xlabel( 考试成绩 ); % 为 X 轴加标签% 绘制频率直方图% 调用 ecdf 函数计算 xc 处的经验分布函数值ff, xc = ecdf(score);figure; % 新建图形窗口% 绘制频率直方图ecdfhist(f, xc, 7);xlabel( 考试成绩 ); % 为 X 轴加标签ylabel(f(x); % 为 Y 轴加标签% 绘制理论正态分布密度函数图% 产生一个新的横坐标向量xx = 400.5100;% 计算均值为 mean(score) ,标准差为 std(score) 的正态分布在向量x 处的密度函数值y =
3、 normpdf(x,mean(score),std(score);hold onplot(x,y,k,LineWidth,2) % 绘制正态分布的密度函数曲线,并设置线条为黑色实线,线宽为 2% 添加标注框,并设置标注框的位置在图形窗口的左上角legend( 频率直方图 ,正态分布密度曲线,Location,NorthWest);% 绘制经验分布函数图figure; % 新建图形窗口% 绘制经验分布函数图,并返回图形句柄 h 和结构体变量stats ,% 结构体变量stats 有 5 个字段,分别对应最小值、最大值、平均值、中位数和标准差h,stats = cdfplot(score)set(h,color,k,LineWidth,2);% 设置线条颜色为黑色,线宽为 2% 绘制理论正态分布函数图x = 400.5100;% 产生一个新的横坐标向量x% 计算均值为 stats.mean ,标准差为stats.std 的正态分布在向量x 处的分布函数值y = normcdf(x,stats.mean,stats.std);hold on% 绘制正态分布的分布函数曲线,并设置线条为品红色
4、虚线,线宽为 2plot(x,y,k,LineWidth,2);% 添加标注框,并设置标注框的位置在图形窗口的左上角legend( 经验分布函数,理论正态分布,Location,NorthWest);% 绘制正态概率图figure; % 新建图形窗口normplot(score); % 绘制正态概率图%分布的检验% 读取文件中数据% 读取文件 examp02_14.xls 的第 1 个工作表中的 G2G52 中的数据,即总成绩数据score = xlsread(examp02_14.xls,Sheet1,G2G52);% 去掉总成绩中的 0 ,即缺考成绩score = score(score 0);% 调用 chi2gof 函数进行卡方拟合优度检验% 进行卡方拟合优度检验h,p,stats = chi2gof(score)% 指定各初始小区间的中点ctrs = 50 60 70 78 85 94;% 指定 ctrs 参数,进行卡方拟合优度检验% 指定 nbins 参数,进行卡方拟合优度检验h,p,stats = chi2gof(score,ctrs,ctrs)h,p,stats = c
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