matlab统计工具箱函数汇总.pdf

Matlab kpca程序内核统计工具箱 介绍 内核统计工具箱仍在开发中。 现在有两种算法。 一种是内核主成分分析（KPCA）。 另一个是内核切片逆回归（KSIR）。 主要特征 在输入空间和特征空间中构造主要组件。 提供一个预处理程序，以防止在KSIR中遇到不适的问题。 支持线性，多项式和径向基核。 通过使用精简内核可以处理大规模问题。 下载KStat工具箱 资料格式 内核统计工具箱在Matlab中实现。 使用可以加载到Matlab中的数据格式。 实例由矩阵（实例的行和变量的列）表示，标签（1,2，...，k）或响应由列向量表示。 请注意，您也可以用1或-1表示二进制分类的标签。 用于分类 回归 代码用法 KStat工具箱包含两个主要功能：用于构造PC的KDR和用于使用KDR结果的UseKDR。 此外，用户还可以直接将KPCA和KSIR这两个核心程序用于特定的内核矩阵。 代码说明： 功能 描述 KDR 通过不同方法构造PC的主程序 使用KDR 使用KDR的结果建立预计的数据矩阵 KPCA 通过PCA查找内核矩阵的降维方向 KSIR 通过核矩阵的切片逆回归找到降维方向 KDR的用法 [I

matlab统计工具箱文档1000页左右

matlab代码影响贸易统计 曲折统计工具箱是基于Matlab的软件，用于量化曲折通道的参数描述符（弯曲度，弧波长，幅度，曲率，拐点等）。 为了获得所有曲折参数，MStaT使用小波变换功能分解信号（中心线）。 工具箱将获取小波频谱，曲率和角度变化以及全局小波频谱。 要使用MStaT的输入数据是中心线（在坐标系中）和研究通道的平均宽度。 MStaT可以在短时间内分析大量弯头。 MStaT还允许计算周期的迁移，迁移模块的迁移并分析迁移信号。 最后，MStaT具有汇流模块，该模块可以计算主通道上支流通道的存在所产生的影响。 有关更多信息，请参见。 这是MStaT源代码的GitHub存储库。 要使用源代码运行MStaT，请执行以下操作： Ensure you have Matlab 2015b or newer. Clone this repository using Git: # if you have a key associated with your github account git clone https://github.com/ldominguezruben/mstat.gi

定向数据在科学中无处不在。由于其循环性质，此类数据无法使用常用的统计技术进行分析。尽管在过去的50年里，定向统计的专门方法发展迅速，但只有很少的软件可以使这些方法易于实践者使用。最重要的是，生物科学中最常用的编程语言之一MATLAB目前不支持方向统计。为了纠正这种情况，我们实现了用于MATLAB的CircStat工具箱，该工具箱提供了对方向数据进行描述性和推断性统计分析的方法。我们将介绍可用方法的统计背景，并描述如何将其应用于数据。最后，我们分析了一个来自神经生理学的数据集，以展示CircStat工具箱的功能。

Matlab统计工具箱简介.ppt

3．残差分析，作残差图： rcoplot(r,rint) 从残差图可以看出，除第二个数据外，其余数据的残差离零点均较近，且残差的置信区间均包含零点，这说明回归模型 y=-16.073+0.7194x能较好的符合原始数据，而第二个数据可视为异常点. 4．预测及作图： z=b(1)+b(2)* plot(x,Y,'k+',x,z,'r') 返回 To MATLAB(liti12)

% p = dunnett（统计数据，expt_idx，ctrl_idx） % p 是 p 值的向量，用于比较实验值 (expt_idx) w/单个% 控制值 (ctrl_idx)，由 Dunnett 多重比较检验修正% stats 是 anova1 的输出% idx 是 stats 数据结构中感兴趣的指标% p = dunnett(stats), 然后 ctrl_idx=1, expt_idx=2:length(stats.means) % p = dunnett(stats, expt_idx)，然后 ctrl_idx=1 % p = dunnett(stats, [], ctrl_idx), 然后 expt_idx=1:length(stats.means), 但不是 ctrl_idx % p = Dunnett 概率 ctrl_idx 和 expt_idx 均值之间的非零差异%

比较细节的介绍Matlab中回归拟合函数。包含残差计算等内容。不同于以往的不负责任的回归不给出置信区间绘图

目前，统计工具箱中不包含正态逆高斯分布。 这个 m 文件集合为这个工具箱补充了 NIG 分布最重要的功能：随机数、矩、cdf、pdf 和矩拟合参数。