matlab統計工具箱手冊

『壹』 數學建模MATLAB工具箱是什麼怎麼用

Matlab工具箱已經成為一個系列產品，Matlab主工具箱和各種工具箱（toolbox ）。
工具箱簡介
1功能型工具箱 —— 通用型
功能型工具箱主要用來擴充Matlab的數值計算、符號運算功能、圖形建模模擬功能、文字處理功能以及與硬體實時交互功能，能夠用於多種學科。
2領域型工具箱 —— 專用型
領域型工具箱是學科專用工具箱，其專業性很強，比如控制系統工具箱（ Control System Toolbox）；信號處理工具箱（Signal Processing Toolbox）；財政金融工具箱（ Financial Toolbox）等等。只適用於本專業。

3
Matlab常用工具箱
Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱
Control System Toolbox——控制系統工具箱
Communication Toolbox——通訊工具箱
Financial Toolbox——財政金融工具箱
System Identification Toolbox——系統辨識工具箱
Fuzzy Logic Toolbox——模糊邏輯工具箱
Bioinformatics Toolbox——生物分析工具箱
Image Processing Toolbox——圖象處理工具箱
Database Toolbox——資料庫工具箱
Model predictive Control Toolbox——模型預測控制工具箱
Neural Network Toolbox——神經網路工具箱
Optimization Toolbox——優化工具箱
Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱
Robust Control Toolbox——魯棒控制工具箱
Signal Processing Toolbox——信號處理工具箱
Spline Toolbox——樣條工具箱
Statistics Toolbox——統計工具箱
Symbolic Math Toolbox——符號數學工具箱
Simulink Toolbox——動態模擬工具箱
Virtual Reality Toolbox——虛擬現實工具箱
Wavelet Toolbox——小波工具箱
等等…….
而且每個新出的版本都在增加、更新完善。

『貳』 matlab如何調用統計工具箱

調用統計特工具箱的做法：

①打開matlab；

②點擊左下角Start；

③進入Toolbox工具內箱；

④選擇Statistics；

『叄』 推薦一下matlab相關書籍

去找迅雷吧,應該有

『肆』 Matlab工具箱應用指南的圖書目錄

目錄
第1章 統計工具箱
1.1 統計工具箱簡介
1.2 概率分布及函數總覽
1.2.1 概率密度函數
1.2.2 累積分布函數與逆累積分布函數
1.2.3 隨機數產生器
1.2.4 均值和方差
1.3 參數估計
1.3.1 參數估計函數
1.3.2 對數似然函數
1.4 描述性統計
1.4.1 概述
1.4.2 中心趨勢（位置）度量
1.4.3 散布度量
1.4.4 處理缺失數據的函數
1.4.5 中心矩
1.4.6 百分位數及其圖形描述
1.4.7 相關系數
1.4.8 樣本峰度和樣本偏度
1.4.9 自助法(Bootstrap)
1.5 假設檢驗
1.5.1 概述
1.5.2 函數詳解
1.6 統計繪圖
1.6.1 概述
1.6.2 box圖
1.6.3 誤差條圖
1.6.4 函數的交互輪廓圖
1.6.5 交互線繪制
1.6.6 名稱或實例標記
1.6.7 繪制最小二乘擬合線
1.6.8 正態概率圖
1.6.9 帕累托圖
1.6.10 分位數-分位數圖
1.6.11 回歸殘差圖
1.6.12 參考多項式
1.6.13 參考線
1.6.14 交互內插輪廓圖
1.6.15 威布爾圖
1.7 線性模型
1.7.1 概述
1.7.2 方差分析
1.7.3 回歸分析
1.7.4 多項式回歸
1.7.5 二次響應曲面工具
1.8 非線性回歸模型
1.8.1 概述
1.8.2 非線性建模示例
1.8.3 非線性回歸函數詳解
1.9 多元統計分析
1.9.1 概述
1.9.2 主成分分析函數詳解
1.9.3 主成分分析示例
1.10 試驗設計
1.10.1 概述
1.10.2 試驗設計基本過程
1.10.3 實驗設計函數詳解
1.11 統計工序管理圖
1.11.1 概述
1.11.2 管理圖
1.11.3 工序能力
1.12 文件輸入/輸出
參考文獻
第2章 偏微分方程工具箱
2.1 有限元法
2.2 區域劃分及有限元網格描述函數
2.3 求解偏微分方程的函數
2.4 其他常用函數
參考文獻
第3章 樣條工具箱
3.1 三次插值樣條函數
3.1.1 三次插值樣條函數的定義
3.1.2 三次插值樣條函數的構造
3.1.3 工具箱中關於三次插值樣條的函數
3.2 PP形式的樣條函數的構造及操作
3.2.1 分段多項式形式的樣條函數
3.2.2 工具箱中關於PP形式樣條函數的函數
3.3 B形式樣條函數的構造及使用
3.3.1 預備知識
3.3.2 B樣條函數(Basic spline function)
3.3.3 B樣條函數的性質
3.3.4 工具箱中關於B形式樣條函數的函數
3.4 張量積樣條函數
3.4.1 二元樣條函數
3.4.2 工具箱中關於張量積函數的函數
3.5 其他函數
3.5.1 對樣條函數進行操作的函數
3.5.2 對節點進行操作的函數
3.5.3 獨立函數
3.6 舉例
3.6.1 使用張量積樣條函數對多變元函數的近似法
3.6.2 Chebyshev樣條函數的構造
參考文獻
第4章 優化工具箱
4.1 優化工具箱簡介
4.2 優化工具箱基礎
4.2.1 一個簡單的例子
4.2.2 約束方程的規范化
4.2.3 參數設置與附加參數傳遞
4.2.4 表達式優化
4.3 線性規劃
4.3.1 線性規劃概述
4.3.2 lp函數
4.4 非線性規劃
4.4.1 無約束規劃
4.4.2 二次規劃
4.4.3 有約束規劃
4.5 最小最大(minmax)問題
4.6 半無限(Semi-infinite)問題
4.7 多目標(Goal Attainment)規劃
4.8 最小二乘最優
4.8.1 問題概述
4.8.2 nnls函數——非負線性最小二乘求解
4.8.3 conls函數——約束線性最小二乘求解
4.8.4 leastsq函數——非線性最小二乘求解
4.8.5 curvefit函數——非線性數據擬合
4.9 方程求解
參考文獻
附錄 Matlab函數參考
附錄1 常用命令
附錄2 運算符號與特殊字元
附錄3 語言結構與調試
附錄4 基本矩陣及矩陣處理
附錄5 特殊矩陣
附錄6 數學函數
附錄7 坐標轉換
附錄8 矩陣函數
附錄9 數據分析與Fourier變換函數
附錄10 多項式處理函數
附錄11 非線性數值方法
附錄12 稀疏矩陣函數
附錄13 圖形繪制
附錄14 特殊圖形
附錄15 圖形處理
附錄16 GUI（圖形用戶介面）
附錄17 聲音處理
附錄18 字元串處理函數
附錄19 文件輸入輸出函數
附錄20 位操作
附錄21 復雜數據類型
附錄22 日期與時間
附錄23 動態數據交換
參考文獻

『伍』 從哪裡可以找到matlab工具箱和工具箱的詳細的功能,用法的介紹

如果你不想買書的話，那matlab自帶的help是最詳細的，每個工具箱都有使用例子的說明。
你打開help proct，就可以看到每個工具箱的help

『陸』 matlab中怎麼用統計工具箱求置信區間。請舉個具體例題，，謝謝

clear
a=0.05
m1=7;m2=8;m3=9;
n=m1+m2+m3;
y1=400;
y2=500;

mu1=y1/m1%三種語文成績的點估回計答
mu2=y2/m2
T=tinv(1-a/2,fE);
sse=2340
s=sqrt(sse/(n-r));
a=[mu1-T*s/sqrt(m1),mu1+T*s/sqrt(m1)]
b=[mu2-T*s/sqrt(m12),mu2+T*s/sqrt(m2)]

『柒』 matlab 解答

Matlab常用工具箱MATLAB包括擁有數百個內部函數的主包和三十幾種工具包。工具包又可以分為功能性工具包和學科工具包。功能工具包用來擴充MATLAB的符號計算，可視化建模模擬，文字處理及實時控制等功能。學科工具包是專業性比較強的工具包，控制工具包，信號處理工具包，通信工具包等都屬於此類。
開放性使MATLAB廣受用戶歡迎。除內部函數外，所有MATLAB主包文件和各種工具包都是可讀可修改的文件，用戶通過對源程序的修改或加入自己編寫程序構造新的專用工具包。
Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱
Control System Toolbox——控制系統工具箱
Communication Toolbox——通訊工具箱
Financial Toolbox——財政金融工具箱
System Identification Toolbox——系統辨識工具箱
Fuzzy Logic Toolbox——模糊邏輯工具箱
Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高階譜分析工具箱
Image Processing Toolbox——圖象處理工具箱
LMI Control Toolbox——線性矩陣不等式工具箱
Model predictive Control Toolbox——模型預測控制工具箱
μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱
Neural Network Toolbox——神經網路工具箱
Optimization Toolbox——優化工具箱
Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱
Robust Control Toolbox——魯棒控制工具箱
Signal Processing Toolbox——信號處理工具箱
Spline Toolbox——樣條工具箱
Statistics Toolbox——統計工具箱
Symbolic Math Toolbox——符號數學工具箱
Simulink Toolbox——動態模擬工具箱
Wavele Toolbox——小波工具箱 [編輯本段]常用函數Matlab內部常數[3]
eps：浮點相對精度
exp：自然對數的底數e
i 或 j：基本虛數單位
inf 或 Inf：無限大， 例如1/0
nan或NaN：非數值（Not a number），例如0/0
pi：圓周率 p（= 3.1415926...）
realmax：系統所能表示的最大數值
realmin：系統所能表示的最小數值
nargin: 函數的輸入引數個數
nargout: 函數的輸出引數個數
lasterr：存放最新的錯誤信息
lastwarn：存放最新的警告信息
MATLAB常用基本數學函數
abs(x)：純量的絕對值或向量的長度
angle(z)：復數z的相角(Phase angle)
sqrt(x)：開平方
real(z)：復數z的實部
imag(z)：復數z的虛部
conj(z)：復數z的共軛復數
round(x)：四捨五入至最近整數
fix(x)：無論正負，捨去小數至最近整數
floor(x)：地板函數，即捨去正小數至最近整數
ceil(x)：天花板函數，即加入正小數至最近整數
rat(x)：將實數x化為分數表示
rats(x)：將實數x化為多項分數展開
sign(x)：符號函數 (Signum function)。
當x<0時，sign(x)=-1；
當x=0時，sign(x)=0;
當x>0時，sign(x)=1。
rem(x,y)：求x除以y的餘數
gcd(x,y)：整數x和y的最大公因數
lcm(x,y)：整數x和y的最小公倍數
exp(x) ：自然指數
pow2(x)：2的指數
log(x)：以e為底的對數，即自然對數或
log2(x)：以2為底的對數
log10(x)：以10為底的對數
MATLAB常用三角函數
sin(x)：正弦函數
cos(x)：餘弦函數
tan(x)：正切函數
asin(x)：反正弦函數
acos(x)：反餘弦函數
atan(x)：反正切函數
atan2(x,y)：四象限的反正切函數
sinh(x)：雙曲正弦函數
cosh(x)：雙曲餘弦函數
tanh(x)：雙曲正切函數
asinh(x)：反雙曲正弦函數
acosh(x)：反雙曲餘弦函數
atanh(x)：反雙曲正切函數
適用於向量的常用函數有
min(x): 向量x的元素的最小值
max(x): 向量x的元素的最大值
mean(x): 向量x的元素的平均值
median(x): 向量x的元素的中位數
std(x): 向量x的元素的標准差
diff(x): 向量x的相鄰元素的差
sort(x): 對向量x的元素進行排序（Sorting）
length(x): 向量x的元素個數
norm(x): 向量x的歐氏（Euclidean）長度
sum(x): 向量x的元素總和
prod(x): 向量x的元素總乘積
cumsum(x): 向量x的累計元素總和
cumprod(x): 向量x的累計元素總乘積
dot(x, y): 向量x和y的內積
cross(x, y): 向量x和y的外積
MATLAB基本繪圖函數
plot: x軸和y軸均為線性刻度（Linear scale）
loglog: x軸和y軸均為對數刻度（Logarithmic scale）
semilogx: x軸為對數刻度，y軸為線性刻度
semilogy: x軸為線性刻度，y軸為對數刻度
matlab插值和樣條plot繪圖函數的參數
字元 顏色 字元 圖線型態
y 黃色 . 點
k 黑色 o 圓
w 白色 x x
b 藍色 + +
g 綠色 * *
r 紅色 - 實線
c 亮青色 : 點線
m 錳紫色 -. 點虛線
-- 虛線
註解
xlabel('Input Value'); % x軸註解
ylabel('Function Value'); % y軸註解
title('Two Trigonometric Functions'); % 圖形標題
legend('y = sin(x)','y = cos(x)'); % 圖形註解
grid on; % 顯示格線
二維繪圖函數
bar 長條圖
errorbar 圖形加上誤差范圍
fplot 較精確的函數圖形
polar 極座標圖
hist 累計圖
rose 極座標累計圖
stairs 階梯圖
stem 針狀圖
fill 實心圖
feather 羽毛圖
compass 羅盤圖
quiver 向量場圖[4]

『捌』 MATLAB里的Toolboxes怎麼使用急求高手指點！！！

MATLAB工具箱介紹
有三十多個工具箱大致可分為兩類:功能型工具箱和領域型工具箱。
功能型工具箱主要用來擴充MATLAB的符號計算功能、圖形建模模擬功能、文字處理功能以及與硬體實時交互功能，能用於多種學科。
領域型工具箱是專業性很強的。如圖像處理工具箱(Image Processing Toolbox)、控制工具箱(Control Toolbox)、信號處理工具箱(Signal Processing Toolbox)等。下面，將MATLAB工具箱內所包含的主要內容做簡要介紹：

1) 圖像處理工具箱(Image Processing Toolbox)。
* 二維濾波器設計和濾波
* 圖像恢復增強
* 色彩、集合及形態操作
* 二維變換
* 圖像分析和統計
可由結構圖直接生成可應用的C語言源代碼。
2)控制系統工具箱(Control System Toolbox)。
魯連續系統設計和離散系統設計
* 狀態空間和傳遞函數
* 模型轉換
* 頻域響應：Bode圖、Nyquist圖、Nichols圖
* 時域響應：沖擊響應、階躍響應、斜波響應等
* 根軌跡、極點配置、LQG
3)財政金融工具箱(FinancialTooLbox)。
* 成本、利潤分析，市場靈敏度分析
* 業務量分析及優化
* 偏差分析
* 資金流量估算
* 財務報表
4)頻率域系統辨識工具箱(Frequency Domain System ldentification Toolbox
* 辨識具有未知延遲的連續和離散系統
* 計算幅值／相位、零點／極點的置信區間
* 設計周期激勵信號、最小峰值、最優能量諾等
5)模糊邏輯工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)。
* 友好的交互設計界面
* 自適應神經—模糊學習、聚類以及Sugeno推理
* 支持SIMULINK動態模擬
* 可生成C語言源代碼用於實時應用
(6)高階譜分析工具箱(Higher—Order SpectralAnalysis Toolbox
* 高階譜估計
* 信號中非線性特徵的檢測和刻畫
* 延時估計
* 幅值和相位重構
* 陣列信號處理
* 諧波重構
(7) 通訊工具箱(Communication Toolbox)。
令提供100多個函數和150多個SIMULINK模塊用於通訊系統的模擬和分析
——信號編碼
——調制解調
——濾波器和均衡器設計
——通道模型
——同步
(8)線性矩陣不等式控制工具箱(LMI Control Toolbox)。
* LMI的基本用途
* 基於GUI的LMI編輯器
* LMI問題的有效解法
* LMI問題解決方案
(9)模型預測控制工具箱(ModelPredictive Control Toolbox
* 建模、辨識及驗證
* 支持MISO模型和MIMO模型
* 階躍響應和狀態空間模型

(10)u分析與綜合工具箱(u-Analysis and Synthesis Toolbox)
* u分析與綜合
* H2和H無窮大最優綜合
* 模型降階
* 連續和離散系統
* u分析與綜合理論

(11)神經網路工具箱(Neursl Network Toolbox)。
* BP，Hopfield，Kohonen、自組織、徑向基函數等網路
* 競爭、線性、Sigmoidal等傳遞函數
* 前饋、遞歸等網路結構
* 性能分析及應用
(12)優化工具箱(Optimization Toolbox)。
* 線性規劃和二次規劃
* 求函數的最大值和最小位
* 多目標優化
* 約束條件下的優化
* 非線性方程求解
(13)偏微分方程工具箱(Partial DifferentialEquation Toolbox)。
* 二維偏微分方程的圖形處理
* 幾何表示
* 自適應曲面繪制，
* 有限元方法
(14)魯棒控制工具箱(Robust Control Toolbox)。
* LQG／LTR最優綜合
* H2和H無窮大最優綜合
* 奇異值模型降階
* 譜分解和建模
(15)信號處理工具箱(signal Processing Toolbox)
* 數字和模擬濾波器設計、應用及模擬
* 譜分析和估計
* FFT，DCT等變換
* 參數化模型
(16)樣條工具箱(SPline Toolbox)。
* 分段多項式和B樣條
* 樣條的構造
* 曲線擬合及平滑
* 函數微分、積分
(17)統計工具箱(Statistics Toolbox)。
* 概率分布和隨機數生成
* 多變數分析
* 回歸分析
* 主元分析
* 假設檢驗
(18)符號數學工具箱(Symbolic Math Toolbox)。
* 符號表達式和符號矩陣的創建
* 符號微積分、線性代數、方程求解
* 因式分解、展開和簡化
* 符號函數的二維圖形
* 圖形化函數計算器
(19)系統辨識工具箱(SystEm Identification Toolbox)
* 狀態空間和傳遞函數模型
* 模型驗證
* MA，AR，ARMA等
* 基於模型的信號處理
* 譜分析
(20)小波工具箱(Wavelet Toolbox)。
* 基於小波的分析和綜合
* 圖形界面和命令行介面
* 連續和離散小波變換及小波包
* 一維、二維小波
* 自適應去噪和壓縮

『玖』 如何使用matlab中的工具箱

首先，將下載的工具箱文件解壓，將文件夾復制到MATLAB安裝目錄下toolbox文件夾下專。
其次，在MATLAB命令行中輸屬入如下命令：
>>cd D:\MATLAB7\toolbox\piotr_toolbox % 找到你的工具箱
>> addpath(genpath('D:\MATLAB7\toolbox\piotr_toolbox')) %增加路徑
>> savepath %永久保存路徑
最後，檢查是否成功：
>>which hog %隨便輸入所加入工具箱中的一個m文件
D:\MATLAB7\toolbox\piotr_toolbox\channels\hog.m %得到此文件路徑，即載入正確

『拾』 matlab裡面的統計工具箱怎麼用

統計工具箱指具有一系列統計相關函數和若干GUI的合集，可以通過點擊左下角Start-Toolbox-Statistics查看功能及使用說明