内容发布更新时间 : 2024/6/29 4:35:39星期一 下面是文章的全部内容请认真阅读。

统计数据的描述性分析

一、实验目的

熟悉在matlab中实现数据的统计描述方法，掌握基本统计命令：样本均值、样本中位数、样本标准差、样本方差、概率密度函数pdf、概率分布函数 df、随机数生成 rnd。 二、实验内容 1 、频数表和直方图

数据输入,将你班的任意科目考试成绩输入 >> data=[91 78 90 88 76 81 77 74]; >> [N,X]=hist(data,5) N =

3 1 1 0 3 X =

75.7000 79.1000 82.5000 85.9000 89.3000 >> hist(data,5)

2、基本统计量 1) 样本均值 语法: m=mean(x)

若 x 为向量，返回结果m是 x 中元素的均值；

若 x 为矩阵，返回结果m是行向量，它包含 x 每列数据的均值。 2) 样本中位数 语法: m=median(x)

若 x 为向量，返回结果m是 x 中元素的中位数；

若 x 为矩阵，返回结果m是行向量，它包含 x 每列数据的中位数 3) 样本标准差 语法:y=std(x)

若 x 为向量，返回结果y 是 x 中元素的标准差；

若 x 为矩阵，返回结果y 是行向量，它包含x 每列数据的标准差

std(x)运用 n-1 进行标准化处理，n是样本的个数。 4) 样本方差

语法：y=var(x); y=var(x,1)

若 x 为向量，返回结果y 是 x 中元素的方差；

若 x 为矩阵，返回结果y 是行向量，它包含x 每列数据的方差 var(x)运用n-1 进行标准化处理（满足无偏估计的要求） ，n 是样本的个数。var(x,1)运用 n 进行标准化处理，生成关于样本均值的二阶矩。

5) 样本的极差（最大之和最小值之差） 语法：z= range(x)

返回结果 z是数组 x 的极差。 6) 样本的偏度 语法：s=skewness(x)

说明：偏度反映分布的对称性，s>0 称为右偏态，此时数据位于均值右边的比左边的多；s<0,情况相反；s 接近 0 则可认为分布是对称的。 7) 样本的峰度 语法：k= kurtosis(x)

说明：正态分布峰度是 3，若 k 比 3 大得多，表示分布有沉重的尾巴，即样本中含有较多远离均值的数据，峰度可以作衡量偏离正态分布的尺度之一。

>> mean(data) ,