matlab工具箱自回歸移動平均模型

Ⅰ matlab神經網路工具箱怎麼效果好

導入數據：選擇合適的數據，一定要選數值矩陣形式
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進行訓練
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接下來就點next，選擇輸入輸出，Sample are是選擇以行還是列放置矩陣的，注意調整

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接下來一直next，在這兒點train

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查看結果

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導出代碼：再點next，直到這個界面，先勾選下面的，再點Simple Script生成代碼
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使用訓練好的神經網路進行預測
使用下方命令，z是需要預測的輸入變數，net就是訓練好的模型

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再將結果輸出成excel就行啦

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打開CSDN，閱讀體驗更佳

使用MATLAB載入訓練好的caffe模型進行識別分類_IT遠征軍的博客-CSDN...
在進行下面的實驗前,需要先對數據進行訓練得到caffemodel,然後再進行分類識別 c_demo.m function [scores, maxlabel] = c_demo(im, use_gpu) % Add caffe/matlab to you Matlab search PATH to use matcaffe if exist('/home/...
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MATLAB調用訓練好的KERAS模型_LzQuarter的博客
下載了鏈接中的「kerasimporter.mlpkginstall」文件後,在matlab內用左側的文件管理系統打開會進入一個頁面,在該頁面的右上角有安裝的按鈕,如果之前安裝一直失敗,可以通過這個安裝按鈕的下拉選項選擇僅下載 下載還是有可能要用到VPN,但是相比...
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Matlab語言是MathWorks公司推出的一套高性能計算機編程語言，集數學計算、圖形顯示、語言設計於一體，其強大的擴展功能為用戶提供了廣闊的應用空問。它附帶有30多個工具箱，神經網路工具箱就是其中之一。谷歌人工智慧寫作項目：神經網路偽原創。
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matlab神經網路工具箱系統預測 有原始數據 根據原始數據預測未來十年內的數據
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用matlab做bp神經網路預測,神經網路預測matlab代碼
我覺得一個很大的原因是你預測給的輸入范圍（2014-）超出了訓練數據的輸入范圍（2006-2013），神經網路好像是具有內插值特性，不能超出，你可以把輸入變數-時間換成其他的變數，比如經過理論分析得出的某些影響因素，然後訓練數據要包括大范圍的情況，這樣可以保證預測其他年份的運量的時候，輸入變數不超出范圍，最後預測的時候給出這幾個影響因素的值，效果會好一點。輸出層是個purelin，線性組合後的輸出層輸出當然也全是幾乎相同的了。輸出層是個purelin，線性組合後的輸出層輸出當然也全是幾乎相同的了。
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BP神經網路預測實例（matlab代碼，神經網路工具箱）
目錄辛烷值的預測matlab代碼實現工具箱實現 參考學習b站： 數學建模學習交流 bp神經網路預測matlab代碼實現過程 辛烷值的預測 【改編】辛烷值是汽油最重要的品質指標，傳統的實驗室檢測方法存在樣品用量大，測試周期長和費用高等問題，不適用於生產控制，特別是在線測試。近年發展起來的近紅外光譜分析方法（NIR），作為一種快速分析方法，已廣泛應用於農業、制葯、生物化工、石油產品等領域。其優越性是無損檢測、低成本、無污染，能在線分析，更適合於生產和控制的需要。實驗採集得到50組汽油樣品（辛烷值已通過其他方法測
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用matlab做bp神經網路預測,matlab人工神經網路預測
ylabel('函數輸出','fontsize',12);%畫出預測結果誤差圖figureplot(error,'-*')title('BP網路預測誤差','fontsize',12)ylabel('誤差','fontsize',12)xlabel('樣本','fontsize',12)。三、訓練函數與學習函數的區別函數的輸出是權值和閾值的增量，訓練函數的輸出是訓練好的網路和訓練記錄，在訓練過程中訓練函數不斷調用學習函數修正權值和閾值，通過檢測設定的訓練步數或性能函數計算出的誤差小於設定誤差，來結束訓練。.
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matlab訓練神經網路模型並導入simulink詳細步驟
之前的神經網路相關文章： Matlab-RBF神經網路擬合數據 Matlab RBF神經網路及其實例 4.深度學習(1) --神經網路編程入門 本文介紹一下怎麼把訓練好的神經網路導入到simulink並使用，假定有兩個變數，一個輸出變數，隨機生成一點數據 x1 = rand(1000,1);x2 = rand(1000,1);x = [x1 x2];y = rand(1000,1); 在App裡面找到神經網路工具箱 點擊Next 選擇對應的數據，注意選擇好對應的輸入和輸出，還
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用matlab做bp神經網路預測,matlab神經網路怎麼預測
它的學習規則是使用最速下降法，通過反向傳播來不斷調整網路的權值和閾值，使網路的誤差平方和最小。Network可以看出，你的網路結構是兩個隱含層，2-3-1-1結構的網路，演算法是traindm，顯示出來的誤差變化為均方誤差值mse。達到設定的網路精度0.001的時候，誤差下降梯度為0.0046，遠大於默認的1e-5，說明此時的網路誤差仍在快速下降，所以可以把訓練精度目標再提高一些，比如設為0.0001或者1e-5。如果你所選用的激活函數是線性函數，那麼就可以先把輸出的表達式寫出來，即權向量和輸入的矩陣乘積。
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matlab訓練模型、導出模型及VC調用模型過程詳解
MATLAB是美國MathWorks公司出品的商業數學軟體，為演算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算等提供了高級計算語言和互動式環境。隨著人工智慧的崛起，MATLAB也添加了自己的機器學習工具包，只需要很少的代碼或命令就能完成模型訓練和測試的過程，訓練好的模型也能方便的導出，供VC等調用。本文主要介紹模型訓練、導出和調用的整個過程。 軟體版本： VC2015，matlab2018a ...
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matlab神經網路預測模型,matlab人工神經網路預測
谷歌人工智慧寫作項目：小發貓matlab帶有神經網路工具箱，可直接調用，建議找本書看看，或者MATLAB論壇找例子常見的神經網路結構。核心調用語句如下：%數據輸入%選連樣本輸入輸出數據歸一化[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);%%BP網路訓練%%初始化網路結構net=newff(inputn,outputn,[88]);net.trainParam.epochs=100;=0.0
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BP神經網路代碼實現1. BP神經網路的簡介和結構參數1.1 BP神經網路的結構組成1.2 BP神經網路訓練界面的參數解讀 非常感謝博主wishes61的分享. 1. BP神經網路的簡介和結構參數 一種按照誤差逆向傳播演算法訓練的多層前饋神經網路用於預測BP神經網路的計算過程：由正向計算過程和反向計算過程組成。 正向傳播過程，輸入模式從輸入層經隱單元層逐層處理，並轉向輸出層，每一層神經元的狀態隻影響下一層神經元的狀態。 如果在輸出層不能得到期望的輸出，則轉入反向傳播，將誤差信號沿原來的連接通路返回，通過修改各
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本文介紹MATLAB軟體中神經網路擬合（Neural Net Fitting）工具箱的具體使用方法~
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2009-07-02 23:05灰色預測幾乎是每年數模培訓必不可少的內容，相對來說也是比較簡單，這里寫了四個函數，方便在Matlab裡面調用，分別是GM(1，1)，殘差GM(1，1)，新陳代謝GM(1，1)，Verhust自己寫得難免有所疏忽，需要的朋友自己找本書本來試驗一下。。Gm(1，1)function [px0,ab,rel]=gm11(x0,number)%[px0,ab,rel]=gm...
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1，保存網路。save ('net') % net為已訓練好的網路，這里把他從workspace保存到工作目錄，顯示為net.mat文檔。 2，使用網路。load ('net') % net為上面保存的網路，這里把他下載到workspace。y_predict = sim(...
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利用MATLAB 進行BP神經網路的預測（含有神經網路工具箱） 最近一段時間在研究如何利用預測其銷量個數，在網上搜索了一下，發現了很多模型來預測，比如利用回歸模型、時間序列模型，GM（1,1）模型，可是自己在結合實際的工作內容，發現這幾種模型預測的精度不是很高，於是再在網上進行搜索，發現神經網路模型可以來預測，並且有很多是結合時間序列或者SVM（支持向量機）等組合模型來進...
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matlab訓練好的模型怎麼用
神經網路

Ⅱ 如何用matlab線性回歸分析

回歸分析是處理兩個及兩個以上變數間線性依存關系的統計方法。可以通過軟體Matlab實現。

在Matlab中，可以直接調用命令實現回歸分析，

（1）[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x)，其中b是回歸方程中的參數估計值，bint是b的置信區間，r和rint分別表示殘差及殘差對應的置信區間。stats包含三個數字，分別是相關系數，F統計量及對應的概率p值。

（2）recplot(r,rint)作殘差分析圖。

（3）rstool(x,y)一種互動式方式的句柄命令。

Ⅲ 怎樣用matlab做時間序列平穩性檢驗

用matlab做時間序列平穩性檢驗需要作圖、擬合，具體說明如下所示：

根據動態數據作相關圖，進行相關分析，求自相鬥隱旁關函數。相關圖能顯示出變化的趨勢和周期，並能發現跳點和拐點。如果跳點是正確的觀測值，在建模時應考慮進去，如果是反常現象，則應把跳點調整到期望值。

辨識合適的隨機模型，進行曲線擬合，用通用隨機模型去擬合時間序列的觀測數據。對於短的或簡單的時間序列，可用趨勢模型和季節模型加上誤差來進行擬合。對於平穩時間序列，可用通用ARIMA模型及其特殊情況的自回歸模型、滑動平均模型或組合－ARIMA模型等來進行擬合。

(3)matlab工具箱自回歸移動平均模型擴展閱讀：

時間序列模型作用及影響：

1、根據對系統進行觀測得到的時間序列數據，用曲線擬合方法對系統進行客觀的描述。用ARMA模型擬合時間序列，預測該時間空橡序列未來值。

2、當觀測值取自兩個以上變數時，可用一個時間序列中的變化去說明另一個時間序列中的變化，從而深入了解給定時間序列產生的機理。

3、提供給用戶一套較完整的時間序列攜裂建模分析、進行預測預報的工具，包括平穩無趨勢時間序列分析預測、有趨勢的時間序列預測、具季節性周期的時間序列預測以及差分自回歸滑動平均（ARIMA）建模分析。

Ⅳ MATLAB建模方法有哪些

首先，Matlab是一個工具，它不是一個方法。

其次，我給你推薦一本書
《MATLAB 在數學建模中的應用（第2版）》

然後它的目錄可以回答你的問題：
第1章 數學建模常規方法及其MATLAB實現
1.1 MATLAB與數據文件的交互
1.1.1 MATLAB與Excel的交互
1.1.2 MATLAB與TXT交互
1.1.3 MATLAB界面導入數據的方法
1.2 數據擬合方法
1.2.1 多項式擬合
1.2.2 指定函數擬合
1.2.3 曲線擬合工具箱
1.3 數據擬合應用實例
1.3.1 人口預測模型
1.3.2 薄膜滲透率的測定
1.4 數據的可視化
1.4.1 地形地貌圖形的繪制
1.4.2 車燈光源投影區域的繪制（CUMCM2002A）
1.5 層次分析法（AHP）
1.5.1 層次分析法的應用場景
1.5.2 AHPMATLAB程序設計

第2章 規劃問題的MATLAB求解
2.1 線性規劃
2.1.1 線性規劃的實例與定義
2.1.2 線性規劃的MATLAB標准形式
2.1.3 線性規劃問題解的概念
2.1.4 求解線性規劃的MATLAB解法
2.2 非線性規劃
2.2.1 非線性規劃的實例與定義
2.2.2 非線性規劃的MATLAB解法
2.2.3 二次規劃
2.3 整數規劃
2.3.1 整數規劃的定義
2.3.2 01整數規劃
2.3.3 隨機取樣計演算法

第3章 數據建模及MATLAB實現
3.1 雲模型
3.1.1 雲模型基礎知識
3.1.2 雲模型的MATLAB程序設計
3.2 Logistic回歸
3.2.1 Logistic模型
3.2.2 Logistic回歸MATLAB程序設計
3.3 主成分分析
3.3.1 PCA基本思想
3.3.2 PCA步驟
3.3.3 主成分分析MATLAB程序設計
3.4 支持向量機（SVM）
3.4.1 SVM基本思想
3.4.2 理論基礎
3.4.3 支持向量機MATLAB程序設計
3.5 K均值（KMeans）
3.5.1 KMeans原理、步驟和特點
3.5.2 KMeans聚類MATLAB程序設計
3.6 樸素貝葉斯判別法
3.6.1 樸素貝葉斯判別模型
3.6.2 樸素貝葉斯判別法MATLAB設計
3.7 數據建模綜合應用
參考文獻

第4章 灰色預測及其MATLAB實現
4.1 灰色系統基本理論
4.1.1 灰色關聯度矩陣
4.1.2 經典灰色模型GM（1,1）
4.1.3 灰色Verhulst模型
4.2 灰色系統的程序設計
4.2.1 灰色關聯度矩陣的程序設計
4.2.2 GM（1,1）的程序設計
4.2.3 灰色Verhulst模型的程序設計
4.3 灰色預測的MATLAB程序
4.3.1 典型程序結構
4.3.2 灰色預測程序說明
4.4 灰色預測應用實例
4.4.1 實例一長江水質的預測（CUMCM2005A）
4.4.2 實例二預測與會代表人數（CUMCM2009D）
4.5 小結
參考文獻

第5章 遺傳演算法及其MATLAB實現
5.1 遺傳演算法基本原理
5.1.1 人工智慧演算法概述
5.1.2 遺傳演算法生物學基礎
5.1.3 遺傳演算法的實現步驟
5.1.4 遺傳演算法的拓展
5.2 遺傳演算法的MATLAB程序設計
5.2.1 程序設計流程及參數選取
5.2.2 MATLAB遺傳演算法工具箱
5.3 遺傳演算法應用案例
5.3.1 案例一：無約束目標函數最大值遺傳演算法求解策略
5.3.2 案例二：CUMCM中多約束非線性規劃問題的求解
5.3.3 案例三：BEATbx遺傳演算法工具箱的應用——電子商務中轉化率影響因素研究
參考文獻

第6章 模擬退火演算法及其MATLAB實現
6.1 演算法的基本理論
6.1.1 演算法概述
6.1.2 基本思想
6.1.3 其他一些參數的說明
6.1.4 演算法基本步驟
6.1.5 幾點說明
6.2 演算法的MATLAB實現
6.2.1 演算法設計步驟
6.2.2 典型程序結構
6.3 應用實例：背包問題的求解
6.3.1 問題的描述
6.3.2 問題的求解
6.4 模擬退火程序包ASA簡介
6.4.1 ASA的優化實例
6.4.2 ASA的編譯
6.4.3 MATLAB版ASA的安裝與使用
6.5 小結
6.6 延伸閱讀
參考文獻

第7章 人工神經網路及其MATLAB實現
7.1 人工神經網路基本理論
7.1.1 人工神經網路模型拓撲結構
7.1.2 常用激勵函數
7.1.3 常見神經網路理論
7.2 BP神經網路的結構設計
7.2.1 鯊魚嗅聞血腥味與BP神經網路訓練
7.2.2 透視神經網路的學習步驟
7.2.3 BP神經網路的動態擬合過程
7.3 RBF神經網路的結構設計
7.3.1 梯度訓練法RBF神經網路的結構設計
7.3.2 RBF神經網路的性能
7.4 應用實例
7.4.1 基於MATLAB源程序公路運量預測
7.4.2 基於MATLAB工具箱公路運量預測
7.4.3 艾滋病治療最佳停葯時間的確定（CUMCM2006B）
7.4.4 RBF神經網路預測新客戶流失概率
7.5 延伸閱讀
7.5.1 從金融分析中的小數定理談神經網路的訓練樣本遴選規則
7.5.2 小議BP神經網路的衍生機理
參考文獻

第8章粒子群演算法及其MATLAB實現
8.1 PSO演算法相關知識
8.1.1 初識PSO演算法
8.1.2 PSO演算法的基本理論
8.1.3 PSO演算法的約束優化
8.1.4 PSO演算法的優缺點
8.2 PSO演算法程序設計
8.2.1 程序設計流程
8.2.2 PSO演算法的參數選取
8.2.3 PSO演算法MATLAB源程序範例
8.3 應用案例：基於PSO演算法和BP演算法訓練神經網路
8.3.1 如何評價網路的性能
8.3.2 BP演算法能夠搜索到極值的原理
8.3.3 PSOBP神經網路的設計指導原則
8.3.4 PSO演算法優化神經網路結構
8.3.5 PSOBP神經網路的實現
參考文獻

第9章 蟻群演算法及其MATLAB實現
9.1 蟻群演算法原理
9.1.1 蟻群演算法基本思想
9.1.2 蟻群演算法數學模型
9.1.3 蟻群演算法流程
9.2 蟻群演算法的MATLAB實現
9.2.1 實例背景
9.2.2 演算法設計步驟
9.2.3 MATLAB程序實現
9.2.4 程序執行結果與分析
9.3 演算法關鍵參數的設定
9.3.1 參數設定的准則
9.3.2 螞蟻數量
9.3.3 信息素因子
9.3.4 啟發函數因子
9.3.5 信息素揮發因子
9.3.6 信息素常數
9.3.7 最大迭代次數
9.3.8 組合參數設計策略
9.4 應用實例：最佳旅遊方案（蘇北賽2011B）
9.4.1 問題描述
9.4.2 問題的求解和結果
9.5 本章小結
參考文獻

第10章 小波分析及其MATLAB實現
10.1 小波分析基本理論
10.1.1 傅里葉變換的局限性
10.1.2 伸縮平移和小波變換
10.1.3 小波變換入門和多尺度分析
10.1.4 小波窗函數自適應分析
10.2 小波分析MATLAB程序設計
10.2.1 小波分析工具箱函數指令
10.2.2 小波分析程序設計綜合案例
10.3 小波分析應用案例
10.3.1 案例一：融合拓撲結構的小波神經網路
10.3.2 案例二：血管重建引出的圖像數字水印
參考文獻

第11章 計算機虛擬及其MATLAB實現
11.1 計算機虛擬基本知識
11.1.1 從3G移動互聯網協議WCDMA談MATLAB虛擬
11.1.2 計算機虛擬與數學建模
11.1.3 數值模擬與經濟效益博弈
11.2 數值模擬MATLAB程序設計
11.2.1 微分方程組模擬
11.2.2 服從概率分布的隨機模擬
11.2.3 蒙特卡羅模擬
11.3 動態模擬MATLAB程序設計
11.3.1 MATLAB音頻處理
11.3.2 MATLAB常規動畫實現
11.4 應用案例：四維水質模型
11.4.1 問題的提出
11.4.2 問題的分析
11.4.3 四維水質模型准備
11.4.4 條件假設與符號約定
11.4.5 四維水質模型的組建
11.4.6 模型求解
11.4.7 計算機模擬情境
參考文獻

下篇 真題演習
第12章 彩票中的數學（CUMCM2002B）
12.1 問題的提出
12.2 模型的建立
12.2.1 模型假設與符號說明
12.2.2 模型的准備
12.2.3 模型的建立
12.3 模型的求解
12.3.1 求解的思路
12.3.2 MATLAB程序
12.3.3 程序結果
12.4 技巧點評
參考文獻

第13章 露天礦卡車調度問題（CUMCM2003B）
13.1 問題的提出
13.2 基本假設與符號說明
13.2.1 基本假設
13.2.2 符號說明
13.3 問題分析及模型准備
13.4 原則①：數學模型（模型1）的建立與求解
13.4.1 模型的建立
13.4.2 模型求解
13.5 原則②：數學模型（模型2）的建立與求解
13.6 技巧點評
參考文獻

第14章 奧運會商圈規劃問題（CUMCM2004A）
14.1 問題的描述
14.2 基本假設、名詞約定及符號說明
14.2.1 基本假設
14.2.2 符號說明
14.2.3 名詞約定
14.3 問題分析與模型准備
14.3.1 基本思路
14.3.2 基本數學表達式的構建
14.4 設置MS網點數學模型的建立與求解
14.4.1 模型建立
14.4.2 模型求解
14.5 設置MS網點理論體系的建立
14.6 商區布局規劃的數學模型
14.6.1 模型建立
14.6.2 模型求解
14.7 模型的評價及使用說明
14.7.1 模型的優點
14.7.2 模型的缺點
14.8 技巧點評
參考文獻

第15章 交巡警服務平台的設置與調度（CUMCM2011B）
15.1 問題的提出
15.2 問題的分析
15.3 基本假設
15.4 問題1模型的建立與求解
15.4.1 交巡警服務平台管轄范圍分配
15.4.2 交巡警的調度
15.4.3 最佳新增服務平台設置
15.5 問題2模型的建立和求解
15.5.1 全市服務平台的合理性分析問題的模型與求解
15.5.2 搜捕嫌疑犯實例的模型與求解
15.6 模型的評價與改進
15.6.1 模型優點
15.6.2 模型缺點
15.7 技巧點評
參考文獻

第16章 葡萄酒的評價（CUMCM2012A）
16.1 問題的提出
16.2 基本假設
16.3 問題①模型的建立和求解
16.3.1 問題①的分析
16.3.2 模型的建立和求解
16.4 問題②模型的建立和求解
16.4.1 問題②的基本假設和分析
16.4.2 模型的建立和求解
16.5 問題③模型的建立和求解
16.5.1 問題③的分析
16.5.2 模型的建立和求解
16.6 問題④模型的建立和求解
16.6.1 問題④的分析
16.6.2 模型的建立和求解
16.7 論文點評
參考文獻
附件數學建模參賽經驗
一、如何准備數學建模競賽
二、數學建模隊員應該如何學習MATLAB
三、如何在數學建模競賽中取得好成績
四、數學建模競賽中的項目管理和時間管理
五、一種非常實用的數學建模方法——目標建模法

Ⅳ 求MATLAB工具箱函數匯總

附錄Ⅰ 工具箱函數匯總
Ⅰ.1 統計工具箱函數
表Ⅰ-1 概率密度函數
函數名 對應分布的概率密度函數
betapdf 貝塔分布的概率密度函數
binopdf 二項分布的概率密度函數
chi2pdf 卡方分布的概率密度函數
exppdf 指數分布的概率密度函數
fpdf f分布的概率密度函數
gampdf 伽瑪分布的概率密度函數
geopdf 幾何分布的概率密度函數
hygepdf 超幾何分布的概率密度函數
normpdf 正態（高斯）分布的概率密度函數
lognpdf 對數正態分布的概率密度函數
nbinpdf 負二項分布的概率密度函數
ncfpdf 非中心f分布的概率密度函數
nctpdf 非中心t分布的概率密度函數
ncx2pdf 非中心卡方分布的概率密度函數
poisspdf 泊松分布的概率密度函數
raylpdf 雷利分布的概率密度函數
tpdf 學生氏t分布的概率密度函數
unidpdf 離散均勻分布的概率密度函數
unifpdf 連續均勻分布的概率密度函數
weibpdf 威布爾分布的概率密度函數

表Ⅰ-2 累加分布函數
函數名 對應分布的累加函數
betacdf 貝塔分布的累加函數
binocdf 二項分布的累加函數
chi2cdf 卡方分布的累加函數
expcdf 指數分布的累加函數
fcdf f分布的累加函數
gamcdf 伽瑪分布的累加函數
geocdf 幾何分布的累加函數
hygecdf 超幾何分布的累加函數
logncdf 對數正態分布的累加函數
nbincdf 負二項分布的累加函數
ncfcdf 非中心f分布的累加函數
nctcdf 非中心t分布的累加函數
ncx2cdf 非中心卡方分布的累加函數
normcdf 正態（高斯）分布的累加函數
poisscdf 泊松分布的累加函數
raylcdf 雷利分布的累加函數
tcdf 學生氏t分布的累加函數
unidcdf 離散均勻分布的累加函數
unifcdf 連續均勻分布的累加函數
weibcdf 威布爾分布的累加函數

表Ⅰ-3 累加分布函數的逆函數
函數名 對應分布的累加分布函數逆函數
betainv 貝塔分布的累加分布函數逆函數
binoinv 二項分布的累加分布函數逆函數
chi2inv 卡方分布的累加分布函數逆函數
expinv 指數分布的累加分布函數逆函數
finv f分布的累加分布函數逆函數
gaminv 伽瑪分布的累加分布函數逆函數
geoinv 幾何分布的累加分布函數逆函數
hygeinv 超幾何分布的累加分布函數逆函數
logninv 對數正態分布的累加分布函數逆函數
nbininv 負二項分布的累加分布函數逆函數
ncfinv 非中心f分布的累加分布函數逆函數
nctinv 非中心t分布的累加分布函數逆函數
ncx2inv 非中心卡方分布的累加分布函數逆函數
icdf
norminv 正態（高斯）分布的累加分布函數逆函數
poissinv 泊松分布的累加分布函數逆函數
raylinv 雷利分布的累加分布函數逆函數
tinv 學生氏t分布的累加分布函數逆函數
unidinv 離散均勻分布的累加分布函數逆函數
unifinv 連續均勻分布的累加分布函數逆函數
weibinv 威布爾分布的累加分布函數逆函數

表Ⅰ-4 隨機數生成器函數
函 數 對應分布的隨機數生成器
betarnd 貝塔分布的隨機數生成器
binornd 二項分布的隨機數生成器
chi2rnd 卡方分布的隨機數生成器
exprnd 指數分布的隨機數生成器
frnd f分布的隨機數生成器
gamrnd 伽瑪分布的隨機數生成器
geornd 幾何分布的隨機數生成器
hygernd 超幾何分布的隨機數生成器
lognrnd 對數正態分布的隨機數生成器
nbinrnd 負二項分布的隨機數生成器
ncfrnd 非中心f分布的隨機數生成器
nctrnd 非中心t分布的隨機數生成器
ncx2rnd 非中心卡方分布的隨機數生成器
normrnd 正態（高斯）分布的隨機數生成器
poissrnd 泊松分布的隨機數生成器
raylrnd 瑞利分布的隨機數生成器
trnd 學生氏t分布的隨機數生成器
unidrnd 離散均勻分布的隨機數生成器
unifrnd 連續均勻分布的隨機數生成器
weibrnd 威布爾分布的隨機數生成器

表Ⅰ-5 分布函數的統計量函數
函數名 對應分布的統計量
betastat 貝塔分布函數的統計量
binostat 二項分布函數的統計量
chi2stat 卡方分布函數的統計量
expstat 指數分布函數的統計量
fstat f分布函數的統計量
gamstat 伽瑪分布函數的統計量
geostat 幾何分布函數的統計量
hygestat 超幾何分布函數的統計量
lognstat 對數正態分布函數的統計量
nbinstat 負二項分布函數的統計量
ncfstat 非中心f分布函數的統計量
nctstat 非中心t分布函數的統計量
ncx2stat 非中心卡方分布函數的統計量
normstat 正態（高斯）分布函數的統計量
poisstat 泊松分布函數的統計量
續表
函數名 對應分布的統計量
raylstat 瑞利分布函數的統計量
tstat 學生氏t分布函數的統計量
unidstat 離散均勻分布函數的統計量
unifstat 連續均勻分布函數的統計量
weibstat 威布爾分布函數的統計量

表Ⅰ-6 參數估計函數
函 數 名 對應分布的參數估計
betafit 貝塔分布的參數估計
betalike 貝塔對數似然函數的參數估計
binofit 二項分布的參數估計
expfit 指數分布的參數估計
gamfit 伽瑪分布的參數估計
gamlike 伽瑪似然函數的參數估計
mle 極大似然估計的參數估計
normlike 正態對數似然函數的參數估計
normfit 正態分布的參數估計
poissfit 泊松分布的參數估計
unifit 均勻分布的參數估計
weibfit 威布爾分布的參數估計
weiblike 威布爾對數似然函數的參數估計

表Ⅰ-7 統計量描述函數
函 數 描 述
bootstrap 任何函數的自助統計量
corrcoef 相關系數
cov 協方差
crosstab 列聯表
geomean 幾何均值
grpstats 分組統計量
harmmean 調和均值
iqr 內四分極值
kurtosis 峰度
mad 中值絕對差
mean 均值
median 中值
moment 樣本模量
nanmax 包含缺失值的樣本的最大值
續表
函 數 描 述
Nanmean 包含缺失值的樣本的均值
nanmedian 包含缺失值的樣本的中值
nanmin 包含缺失值的樣本的最小值
nanstd 包含缺失值的樣本的標准差
nansum 包含缺失值的樣本的和
prctile 百分位數
range 極值
skewness 偏度
std 標准差
tabulate 頻數表
trimmean 截尾均值
var 方差

表Ⅰ-8 統計圖形函數
函 數 描 述
boxplot 箱形圖
cdfplot 指數累加分布函數圖
errorbar 誤差條圖
fsurfht 函數的交互等值線圖
gline 畫線
gname 交互標注圖中的點
gplotmatrix 散點圖矩陣
gscatter 由第三個變數分組的兩個變數的散點圖
lsline 在散點圖中添加最小二乘擬合線
normplot 正態概率圖
pareto 帕累托圖
qqplot Q-Q圖
rcoplot 殘差個案次序圖
refcurve 參考多項式曲線
refline 參考線
surfht 數據網格的交互等值線圖
weibplot 威布爾圖

表Ⅰ-9 統計過程式控制制函數
函 數 描 述
capable 性能指標
capaplot 性能圖
ewmaplot 指數加權移動平均圖
續表
函 數 描 述
histfit 添加正態曲線的直方圖
normspec 在指定的區間上繪正態密度
schart S圖
xbarplot x條圖

表Ⅰ-10 聚類分析函數
函 數 描 述
cluster 根據linkage函數的輸出創建聚類
clusterdata 根據給定數據創建聚類
cophenet Cophenet相關系數
dendrogram 創建冰柱圖
inconsistent 聚類樹的不連續值
linkage 系統聚類信息
pdist 觀測量之間的配對距離
squareform 距離平方矩陣
zscore Z分數

表Ⅰ-11 線性模型函數
函 數 描 述
anova1 單因子方差分析
anova2 雙因子方差分析
anovan 多因子方差分析
aoctool 協方差分析交互工具
mmyvar 擬變數編碼
friedman Friedman檢驗
glmfit 一般線性模型擬合
kruskalwallis Kruskalwallis檢驗
leverage 中心化杠桿值
lscov 已知協方差矩陣的最小二乘估計
manova1 單因素多元方差分析
manovacluster 多元聚類並用冰柱圖表示
multcompare 多元比較
多項式評價及誤差區間估計
polyfit 最小二乘多項式擬合
polyval 多項式函數的預測值
polyconf 殘差個案次序圖
regress 多元線性回歸
regstats 回歸統計量診斷
續表
函 數 描 述
Ridge 嶺回歸
rstool 多維響應面可視化
robustfit 穩健回歸模型擬合
stepwise 逐步回歸
x2fx 用於設計矩陣的因子設置矩陣

表Ⅰ-12 非線性回歸函數
函 數 描 述
nlinfit 非線性最小二乘數據擬合（牛頓法）
nlintool 非線性模型擬合的互動式圖形工具
nlparci 參數的置信區間
nlpredci 預測值的置信區間
nnls 非負最小二乘

表Ⅰ-13 試驗設計函數
函 數 描 述
cordexch D-優化設計（列交換演算法）
daugment 遞增D-優化設計
dcovary 固定協方差的D-優化設計
ff2n 二水平完全析因設計
fracfact 二水平部分析因設計
fullfact 混合水平的完全析因設計
hadamard Hadamard矩陣（正交數組）
rowexch D-優化設計（行交換演算法）

表Ⅰ-14 主成分分析函數
函 數 描 述
barttest Barttest檢驗
pcacov 源於協方差矩陣的主成分
pcares 源於主成分的方差
princomp 根據原始數據進行主成分分析

表Ⅰ-15 多元統計函數
函 數 描 述
classify 聚類分析
mahal 馬氏距離
manova1 單因素多元方差分析
manovacluster 多元聚類分析

表Ⅰ-16 假設檢驗函數
函 數 描 述
ranksum 秩和檢驗
signrank 符號秩檢驗
signtest 符號檢驗
ttest 單樣本t檢驗
ttest2 雙樣本t檢驗
ztest z檢驗

表Ⅰ-17 分布檢驗函數
函 數 描 述
jbtest 正態性的Jarque-Bera檢驗
kstest 單樣本Kolmogorov-Smirnov檢驗
kstest2 雙樣本Kolmogorov-Smirnov檢驗
lillietest 正態性的Lilliefors檢驗

表Ⅰ-18 非參數函數
函 數 描 述
friedman Friedman檢驗
kruskalwallis Kruskalwallis檢驗
ranksum 秩和檢驗
signrank 符號秩檢驗
signtest 符號檢驗

表Ⅰ-19 文件輸入輸出函數
函 數 描 述
caseread 讀取個案名
casewrite 寫個案名到文件
tblread 以表格形式讀數據
tblwrite 以表格形式寫數據到文件
tdfread 從表格間隔形式的文件中讀取文本或數值數據

表Ⅰ-20 演示函數
函 數 描 述
aoctool 協方差分析的互動式圖形工具
disttool 探察概率分布函數的GUI工具
glmdemo 一般線性模型演示
randtool 隨機數生成工具
polytool 多項式擬合工具
rsmdemo 響應擬合工具
robustdemo 穩健回歸擬合工具

Ⅰ.2 優化工具箱函數
表Ⅰ-21 最小化函數表
函 數 描 述
fgoalattain 多目標達到問題
fminbnd 有邊界的標量非線性最小化
fmincon 有約束的非線性最小化
fminimax 最大最小化
fminsearch, fminunc 無約束非線性最小化
fseminf 半無限問題
linprog 線性課題
quadprog 二次課題

表Ⅰ-22 方程求解函數表
函 數 描 述
\ 線性方程求解
fsolve 非線性方程求解
fzero 標量非線性方程求解

表Ⅰ-23 最小二乘函數表
函 數 描 述
\ 線性最小二乘
lsqlin 有約束線性最小二乘
lsqcurvefit 非線性曲線擬合
lsqnonlin 非線性最小二乘
lsqnonneg 非負線性最小二乘

表Ⅰ-24 實用函數表
函 數 描 述
optimset 設置參數
optimget 獲取參數

表Ⅰ-25 大型方法的演示函數表
函 數 描 述
circustent 馬戲團帳篷問題—二次課題
molecule 用無約束非線性最小化進行分子組成求解
optdeblur 用有邊界線性最小二乘法進行圖形處理

表Ⅰ-26 中型方法的演示函數表
函 數 描 述
bandemo 香蕉函數的最小化
dfildemo 過濾器設計的有限精度
goaldemo 目標達到舉例
optdemo 演示過程菜單
tutdemo 教程演示

Ⅰ.3 樣條工具箱函數
表Ⅰ-27 三次樣條函數
函 數 描 述
csapi 插值生成三次樣條函數
csape 生成給定約束條件下的三次樣條函數
csaps 平滑生成三次樣條函數
cscvn 生成一條內插參數的三次樣條曲線
getcurve 動態生成三次樣條曲線

表Ⅰ-28 分段多項式樣條函數
函 數 描 述
pplst 顯示關於生成分段多項式樣條曲線的M文件
ppmak 生成分段多項式樣條函數
ppual 計算在給定點處的分段多項式樣條函數值

表Ⅰ-29 B樣條函數
函 數 描 述
splst 顯示生成B樣條函數的M文件
spmak 生成B樣條函數
spcrv 生成均勻劃分的B樣條函數
spapi 插值生成B樣條函數
spap2 用最小二乘法擬合生成B樣條函數
spaps 對生成的B樣條曲線進行光滑處理
spcol 生成B樣條函數的配置矩陣

表Ⅰ-30 有理樣條函數
函 數 描 述
rpmak 生成有理樣條函數
rsmak 生成有理樣條函數

表Ⅰ-31 操作樣條函數
函 數 描 述
fnval 計算在給定點處的樣條函數值
fmbrk 返回樣條函數的某一部分（如斷點或系數等）
fncmb 對樣條函數進行算術運算
fn2fm 把一種形式的樣條函數轉化成另一種形式的樣條函數
fnder 求樣條函數的微分(即求導數)
fndir 求樣條函數的方向導數
fnint 求樣條函數的積分
fnjmp 在間斷點處求函數值
fnplt 畫樣條曲線圖
fnrfn 在樣條曲線中插入斷點。
fntlr 生成tarylor系數或taylor多項式

表Ⅰ-32 樣條曲線端點和節點處理函數
函 數 描 述
augknt 在已知節點數組中添加一個或多個節點
aveknt 求出節點數組元素的平均值
brk2knt 增加斷點數組中元素的重次
knt2brk 從節點數組中求得節點及其重次
knt2mlt 從節點數組中求得節點及其重次
sorted 求出節點數組points的元素在節點數組meshpoints中屬於第幾個分量
aptknt 求出用於生成樣條曲線的節點數組

表Ⅰ-33 樣條曲線端點和節點處理函數
函 數 描 述
newknt 對分段多項式樣條函數進行重分布
optknt 求出用於內插的最優節點數組
chbpnt 求出用於生成樣條曲線的合適節點數組

表Ⅰ-34 解線性方程組的函數
函 數 描 述
slvblk 解對角占優的線性方程組
bkbrk 描述分塊對角矩陣的詳細情況

表Ⅰ-35 樣條GUI函數
函 數 描 述
bspligui 在節點處生成B樣條曲線
splinetool 用一系列方法生成各種樣條曲線

Ⅰ.4 偏微分方程數值解工具箱函數
表Ⅰ-36 偏微分方程求解演算法函數
函 數 描 述
adaptmesh 生成自適應網格並求解PDE問題
assema 組合面積的整體貢獻
assemb 組合邊界條件的貢獻
assempde 組合剛度矩陣和PDE問題的右端項
hyperbolic 求解雙曲線PDE問題
parabolic 求解拋物線型PDE問題
pdeeig 求解特徵值PDE問題
pdenonlin 求解非線性PDE問題
poisolv 在矩形網格上對泊松方程進行快速求解

表Ⅰ-37 用戶界面演算法函數
函 數 描 述
pdecirc 繪圓
pdeellip 繪橢圓
pdemdlcv 將PDE工具箱1.0模型的M文件轉換為PDE工具箱1.0.2版本的格式
pdepoly 繪多邊形
pderect 繪矩形
pdetool PDE工具箱圖形用戶集成界面（GUI）

表Ⅰ-38 幾何演算法函數
函 數 描 述
csgchk 核對幾何描述矩陣的有效性
csgdel 刪除最小子域之間的界線
decsg 將建設性實體幾何模型分解為最小子域
initmesh 創建初始三角形網格
jigglemesh 微調三角形網格的內部點
pdearcl 在參數表示和圓弧長度之間進行內插
poimesh 在矩形幾何圖形上生成規則網格
refinemesh 加密一個三角形網格
wbound 寫邊界條件指定文件
wgeom 寫幾何指定函數

表Ⅰ-39 繪圖函數
函 數 描 述
pdecont 繪等值線圖
pdegplot 繪制PDE幾何圖
pdemesh 繪PDE三角形網格
pdeplot 一般PDE工具箱繪圖函數
pdesurf 繪三維表面圖

表Ⅰ-40 實用函數
函 數 描 述
Dst idst 離散化sin轉換
pdeadgsc 使用相對容限臨界值選擇三角形
pdeadworst 選擇相對於最壞值的三角形
pdecgrad PDE解的變動
pdeent 與給定三角形集合相鄰的三角形的指數
pdegrad PDE解的梯度
pdeintrp 從節點數據至三角形中點數據進行內插
pdejmps 對於自適應網格進行誤差估計
pdeprtni 從三角形中點數據向節點數據進行內插
pdesde 子域集合中點的指數
pdesdp 子域集合邊緣的指數
pdesdt 子域集合三角形的指數
pdesmech 計算結構力學張量函數
pdetrg 三角形幾何數據
pdetriq 三角型質量度量
續表
函 數 描 述
Poiasma 用於泊松方程快速求解器的邊界點矩陣
poicalc 矩形網格上泊松方程的快速求解器
poiindex 經過規范排序的矩形網格的點的指數
sptarn 求解廣義稀疏特徵值問題
tri2grid 從PDE三角形網格到矩形網格進行內插

表Ⅰ-41 自定義演算法函數
函 數 描 述
pdebound 邊界條件M文件
pdegeom 幾何模型M文件

表Ⅰ-42 演示函數
函 數 描 述
pdedemo1 單位圓盤上泊松方程的精確解
pdedemo2 求解Helmholtz方程，研究反射波
pdedemo3 求解最小表面問題
pdedemo4 用子域分解求解PDE問題
pdedemo5 求拋物線型問題（熱傳導方程）
pdedemo6 求雙曲線型PDE問題（波動方程）
pdedemo7 點源的自適應求解
pdedemo8 在矩形網格上求解泊松方程

Ⅵ 如何用matlab建立數學模型及求解。哪位高手給個模版。

你好，首先我要說你選擇matlab這一強大軟體是明智的，它的功能十分全面，其優化工具箱解決你的問題十分方便線性規劃的求解程序名為linprog，調用格式為[x,fval,exitflag,output,lambda]
=
linprog(c,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options)其中，x：最優解；val：最優解處的函數值；exitflag：程序結束時的狀態指示（>0：
收斂，0：
函數調用次數或迭代次數達到最大值（該值在options中指定）
<0：
不收斂）；
Output：包含以下數據的結構變數（iterations
實際迭代次數，
cgiterations
實際PCG迭代次數（大規模計算用），algorithm
實際使用的演算法）；lambda：包含以下數據的結構變數（ineqlin
不等式約束的LAGRANGE乘子，
eqlin
等式約束的LAGRANGE乘子，
upper
上界約束的LAGRANGE乘子，
lower
下界約束的LAGRANGE乘子）；c：目標函數矩陣；A/Aeq：不等式/等式限制條件系數矩陣；b/beq：不等式/等式限制條件常數項矩陣；lb：自變數定義域下限；ub：自變數定義域上限；x0：初始解（預設時程序自動取x0=0）options：包含演算法控制參數的結構
實際應用是並沒有這么復雜，很多參數預設就可以了，用你的例題演示就是：（在命令窗口輸入）f=[-2;-3];A=[0,1;4,2;1,1];b=[12;20;6];lb=zeros(3,1);[x,fval]=linprog(f,A,b,[],[],lb)計算出x=[0;6]，即x1=0，x2=6fval=-18解釋一下linprog函數只能求最小值，所以將目標函數系數全變為相反數，最終得到的結果應為fval的相反數希望以上內容對你學習matlab能有一定幫助，以後可以多看看幫助文件，裡面講解很詳細。

Ⅶ 介紹一下matlab模擬中的mu-controller

1．熟悉數學軟體MatLab中Statistics工具箱里的各種密度函數和分布函數的作圖命令並觀看各種圖形。
2．會用概率分布函數cdf求各種分布中的不同事件的概率，會用逆概率函數inv求各種分布的α分位點。
背景知識：統計工具箱簡介
統計工具箱是一套建立於Matlab數值計算環境的統調分析工具．能夠支持范圍廣泛的統計計算任務，提供工程和科學統計的正枯祥基本能力。其中包括200各個M文件(函數)，主要文持以下各方面的內容。
•概率分布——提供了20種概率分布類型，其中包括連續分布和離散分布，而且每種分布類型均給出5個有用的函數，即概率密度函數、累積分布因數、逆累積分布函數、隨機數產生器和均值與方差計算函數。
•參數估計——依據特定分布的原始數據，可以計算分布參數的估計值及共置信區間。
•描述性統計——提供描述數據樣本特徵的函數，包括位置和散布的度量、分位數估計和處理數據缺夫情況的函數等。
•線性模型——針對線性模型，工具箱提供的函數涉及單因素方差分析、雙因素方差分析、多重線性回歸、逐步回歸、響應曲面預測和嶺回歸等。
•非線性模型——為非線性模型提供的函數涉及參數估計、多維非線性擬合的交互預測和可視化以及參數和預計值的置信區間計算等。
假設檢驗——此間提供最通用的假設檢驗的函數：t檢驗和z檢驗。
多元統計——關於多元統計的函數有主成分分析和線性判別分析。
統計繪圖——Matlab圖形庫中添加了box圖、正東概率圖、威布爾概率圖分位數與分位數圖等，另外還對多項式擬合和預測的支持進行擴展。
統計工序管理——可繪制通用的管理圖和進行工序性能的研究。
試驗設計——支持因子設計和D優化設計。
統計工具箱的函數主要分為兩類
•數值計算函數
•互動式圖形工具函數
前一類工具由—些函數組成，可以通過命令行或自己的應用程序來調用這些函數。其中很多函數為Matlab的M文件，這些文件由一系列實現特殊統計算注的語句構成。可使用下還語句查看這些函數的代碼
type function_name
也可以將M文件拷貝下米，然後進行修改，形成按您所需要的演算法進行計算的M文件，並將其添加到工具路中。
工具箱所提供的後一類工具是一些能夠通過圖形用戶界面(Gui)來使用的互動式圖形工具。這些基於Gui的工具間時也為多項式擬合和預測以及概率函數介發提供環境。
文中的函數參考或詳解中包含各類函數使用的具體信息。對函數的描述包括函數調用格式、參數選項以及操作符的完整說明。許多函數說明中包括示例、函數演算法的說明以及附加閱讀材料的參考等等。
另外，統計工具箱中的函數所採用的數學符號符合以下慣例
線性模型中的參數
E(x) x的期望值，
f(x|a,b) 概率密度函數(x為獨立變數，a、b為固定參數)
F(x|a,b) 累積分布函數
I[(a,b)] 指示(indicator)函數
P和q P為事件發生的概率，
q為事件不發生的概率，故P＝1—q
概率密度函數
對於離散分布和連續分布，其相應舉搏的概率密度函數pdf(probility Density Function)
有各自不同的含義。
•離散型隨機變數：它是只有有窮個或可數個可能值的隨機變數，其概率密度函數是
觀察到某特定值的概率。
•連續型隨機變數：如果存在一非負函數p(x)>=0，使對於任意實數a<=b，x在區 間(a,b)上的取值的概率為
則函數p(x)稱作X的概率密度函數，它滿足
=1
與離散分布的pdf不同，其觀察到果一特定值的概率為零
pdf具有兩種性質：
pdf具有兩種性質：
•對於每個可能的結果pdf為零或一正數
pdf對整個區間的積分為1。
pdf並非單一函數，而是由一個或多個參數所表徵的函數族。一旦選定(或估計)了參數值，此函數才唯一確定。
在統計工具箱中敗州，對每種分布的吵函數進行調用的格式是統一的*具體調用格式參見表
下面以正態分布為例，說明pdf函數調用方法。
舉例
x＝[—3：0．5：3]；
f ＝ normpdf(x,0,1)
f=
Columns l through 7
0．0044 0．0175 0．0540 0．1295 0．2420
0.3521 03989
Columns 8 through 13
0．352l 0．2420 0．1295 0．0540 0．0l 75 0．0044
pdf函數中的第一個參數提供所要計算其概率密度的點集(自變數x)；其他參數提供能夠唯一確定分布的參數值，正態分布需要兩個參數：位置參數(均值u)和散度參數(標准差o )。上例中，計算結果變數f則包含了由參數0和1(u＝0， ＝1)所確定的正態分布函數在x取值上的概率密度。
在函數調用時，其小的參數可能是標量(即數量)、矢量或矩陣，出此征給定參數時，需要注意這些參量的長度(或稱尺寸、大小等)席該相匹配。例如， 分布的曲函數調用：P＝
betacdf(X,A，B)。其市，x、A和B的長度要麼相向(如，它們都是單個標量，或都為包含N個元素的矢量或N*M個元素的距陣)；要麼，其中有的參數(假設為)是單個標量，而其他參量為矢量或矩陣，則MatId自動將X擴展為與其他參量相同長度的矢量或矩陣，此矢
量或矩陣的元素均為常量x的佰。我們稱這種自動操作方式為矢量擴展規則。
舉例：
a=[0.5,0.5]
b=[0.5,1]
c=[0.5,1]
y=betapdf(a,b,c)
y=
0.6366 1.0000
a=[0.5 1; 2 4]
a=
0.5000 1.0000
2.0000 4.0000
y=betapdf(0.5 ,a,a)
y=
0.6366 1.0000
0.5000 2.1875
在其他類似函數中，也通常採用矢量擴展規則對各參量進行操作。以後不再一—贅述。
除了表中列出的特定分布的pdf函數外，統計工具箱還給出了通用的pdf調用函
數，凶數名即為pdf。
pdf
功能：可選分布的通用概率密度函數。
格式：Y＝pdf(『name』，X，Al，A2，A3)
說明：Y＝pdf(『name』，X，Al，A2，A3)提供了求取統計工具路中任一分布的概率密度值功
能。其中，『na毗』為特定計布的名稱，如『Normal』、』Gamma』等。X為分
布函數的自變數x的取值矩陣，而A1、A2、A3分別為相應的分布參數值。注
意：由於各種分布所含參數不同，A1、A2、A3的含義各不相同，也並不一定
都是必須的；對於任一分布，A1、A2、A3的值具體如何給出，可參見相應分
布的特定概率密度函數。Y存放結果，為概率密度值距陣。
舉例：p ＝ pdf( 『Norma1 『,一2：2，0,1)
p=
0．0540 0．2420 0．3989 0．2420 0．0540
p = pdf(『Poi s son』 , 0：4，1：5)
p=
0．3679 0．2707 0．2240 0．1954 0．1755
函數betapdf()
功能：計算 分布的概率密度函數
語法：Y＝betapdf(X，A，B)
說明：
Y＝betapdf(A，B) 根據相應的參數A，B計算X中每個值的 分布概率密度。輸入的向量或矩陣X，A，B必須形式相同。標量輸入將被擴展成和其它輸入具有相同維數
的常數短陣或數組。參數A，B必須全部為正，X中的值必須介於0和1之間。
分布概率密度計算。
a=[0.5 1;2 4]
a=
0.5000 1.0000
2.0000 4.0000
y=betapdf(0.5,a,a)
y=
0.6366 1.0000
1.5000 2.1875
函數binopdf ()
功能：計算二項分布的概率密度
語法：Y＝binopdf(X，N，P)
說明：
Y＝binopdf(X，N，P) 根據相應的參數N，P計算X中每個值的二項分布概率
密度。輸入的向量或矩陣X，N，P必須形式相同。標量輸入將被擴展成和其它輸入具有相
同維數的常數矩陣或數組。參數N必須為正整數，P中的值必須在區間[0,1]上。
一個質量檢驗員每天檢驗500個零件。如果1％的零件有缺陷，一天內檢驗
員沒有發現有缺陷零件的概率是多少?檢驗員發現有缺陷零件的數量最有可能是多少?
計算一天內檢驗員沒有發現有缺陷零件的概率p：
p=binopdf(0,500,0.01)
p=
0. 0066
計算檢驗員發現有缺陷零件的數量：
y＝binopdf([0：500]，500，0．01);
[x,i]=max(y)
x=
0. 1764
i=
6
因為數組下標i＝1時代表發現0個缺陷零件的概率，所以檢驗員發現有缺陷零件的
數量最有可能是i—l＝5。
函數exppdf ()
功能：計算指數分布的概率密度函數
語法：Y＝exppdf(X，MU)
說明：
Y＝exppdf(X，MU) 根據相應的參數MU計算X中每個值的指數分布概率密
度。輸入的向量或短陣X，MU必須形式相同。標量輸入將被擴展成和其它輸入具有相同
維數的常數矩薛或數組。參數MU必須為正數。
指數分布概率密度計算。
y=exppdf(8,1:8)
y=
0．0003 0．0092 0．0232 0．0338 O．0404 0．0439 0．0456 0．0460
y=exppdf(1:8,1:8)
y=
0．3679 0．1839 0．1226 0．0920 0．0736 0．0613 0．0526 0．0460
作圖
畫對數正態分布的概率密度圖
x=(0:0.01:10);
y=lognpdf(x,0,1);
plot(x,y);grid;
xlabel(『\itx』);ylabel(『概率密度\itp』)
畫負二項分布的概率密度圖
x=(0:10);
y=nbinpdf(x,3,0.5);
plot(x,y,』k+』);
xlabel(『\itx』);ylabel(『概率密度\ity』);
set(gca,』Xlim』,[-0.5,10.5])
比較具有相同自由度(V＝10)的非中心t分布(非中心參數DELTA＝1)和
分布，如圖所示。
x=(-5:0.1:5);
p1=nctpdf(x,10,1);
p=tpdf(x,10);
plot(x,p,'k:',x,p1,'k-')
xlabel('\itx');ylabel('概率密度\itp');
legend('t分布','非中心t分布');
x=(0.01:0.1:10.01);
p1=ncfpdf(x,5,20,10);
p=fpdf(x,5,20);
plot(x,p,'k--',x,p1,'k-');
xlabel('\itx');ylabel('概率密度\itp');
legend('F分布','非中心F分布');
例比較具有相同分子與分母自由度(分別為5和30)的非中心萬分布(參數
＝10)和F分布，如圖1l 3所示。
累積分布因數與逆累積分布因數
連續型隨機變數的累積分布函數cdf，亦稱分布函數，完全取決於其概率密度P(x)，數學表達式為
F(x)=
如果f是概率密度函數．則相應的累積分布函數(cdf)F為
F(x)=P(X<=x)=
累積分布函數F(x)表示所觀察結果小於或等於x的概率。cdf具有兩種性質：
•cdf值F(x)的范圍為0一1;
．如果y >=x．則F(y)>=F(x)。
逆累積分布函數icdf返回給定顯著概率條件下假設檢驗的臨界位，實際上是cdf的逆函數。
公統計工具箱中，對每種分布的cdf和icdf函數(名稱以inv結尾)進行調用的格式是統
一的 另外， 1：具稍提供了通用的累積分布函數cdf和逆累積分布面數icdf，說明如下。
cdf icdf
功能：計算可選分布的累積分布函數和逆累積分布函數。
格式：P＝cdf(『name』，X，A1，A2，A3)
X＝icdf(『name』，P,Al,A2.A3)
說明：P＝cdf(『name』 X，A1，A2，A3)與pdf函數的區別僅在於它是計算某種分布的累積分
布函數值，而不是概率密度值，其他用法與pdf函數相同。
X＝icdf(『name』，P,Al，A2,A3)為P＝cdf(』name』,X，A1，A2，A3)的逆函數。
舉例：p=cdf(『Normal』,-2:2,0,1)
p=
0．0228 0．1587 0．500 0 0．84l 3 0．9772
p=cdf(『Poisson』,0:5,1:6)
p=
0．3679 0．40 60 0．4232 0．4335 0．440 5 0．4457
x ＝ icdf( 『Normal』，0．1：0．2：0．9,0，1)
x=
-1．28l 6 -0．5244 0 0．5244 1．28l 6
x=icdf(『Poisson』,0.1:0.2:0.9,1:5)
x=
1 1 3 5 8
下面說明正態分布的cdf函數調用方法
x=[--3:0.1:3];
p=normcdf(x,0,1);
共中，變數P包含出參數0和l所確定的正態分布函數在x中所取值上的累積分布函
數值。所用參數含義與pdf函數類同。
下面說明連續的累積分布函數(cdf)與其逆函數(icdf)的關系。
X＝ [-3：0．1：3]；
xnew = norminv(normcdf(x，0,1), 0，1)；
相反地，進行下述計算：
p ＝ [0．1：0．1：0．9]；
pnew = normcdf(norminv(p, 0,1)，0,1)
請對照一下x與xnew和p與pnew,可以發現其中的規律。
連續分布中取值點的cdf計算值為。0～1的概率值，這些概率值的逆cdf則給出其原來
的取值點。
對於離散分布，cdf與其icdf的關系更為復雜些。因為很可能不存在某個值(設為x)
使得x的cdf為p.在這種情況下，其icdf返回使cdf(x)幸p的第一個值x』。如：
x ＝ [0：10]；
y ＝ binoinv[binocdf(x,l 0，0．5), l 0, 0．5]；
請對照—下x與y.
以下的命令說明了進行相反操作所同樣存在的問題。
p ＝ [0．1：0．2：0．9]；
pnew = binocdf(binoinv(p,l 0, 0．5)，l 0, 0.5)
Pnew ＝
0．1719 0．3770 0．6230 0．828l 0．9453
逆函數在假設檢驗和產生置信區間等工作中是很有用的。以下給出獲得正態分布的99％置信區間的方法。
p＝ [0．00 5 0．9951
x ＝ norminv(p, 0，l)
x=
-2.5758 2.5758
變數x中的值即為給定概率區間P的條件下，由參數0和1所確定的止態分布函數的逆函數的結果，p(2)-p(1)=0.99．因此，x給出了標准正態分布的99％置信區間。
逆累積分布函數
MATLAB的統計工具箱提供了21種逆累積分布函數，見下表

函數betainv()
功能：求 分布的逆累積分布函數
語法：X＝betainv(P，A，B)
說明：
x＝betainv(P，A，B) 計算P中概率值的 分布(參數為A和B)逆累積分布函數值。輸入的向量或矩陣P，A，B必須形式相同。標量輸入將被擴展成和其它輸入具有相同維數的矩陣。參數A，B必須全部為正，P中的值必須位於區間[0，1]上。
給定概率P和參數a和b的戶分布的逆累積分布值為

其中
B()為犀函數。輸出結果x中每一個元素是這樣一個值，它服從由參數為a和b定義的分布，且其累積分布值為P中相應的概率值。
計算P分布逆分布函數示例。
P＝[0．01 0．5 0．991
x＝betainv(p，10，5)
x=
0.3726 0.6742 0.8981
由上面的結果可以看出，對於參數a＝10，b＝5的雇分布，小於或等於0．3726的值出現的概率為0.0l。類似地，小於或等於0.6742和0.8981的值出現的概率為0．5和0．99。
函數binoitnv()
功能：求二項分布的逆累積分布函數
語法：x＝binoinv(Y，N，P)
說明：
X＝binoiv(Y，N，P) 退回二項累積分布值大於或等於Y的最小的整數值X。
可以認為Y是在N次重復獨立試驗中事件成功X次的概率，其中對於任意給定的一次試驗成功的概率為P。X中的每個值都是小於或等於N的正整數。
輸入的向量或短陣Y，N，P必須是形式相同。標量輸入將被擴展成和其它輸入具有相同維數的常數矩陣。參數N必須為正整數，P和Y中的值必須位於區間[0，1]上。
如果一個棒球隊在一個賽季中有162場比賽，任意一場比賽獲勝的機會都為50％．那麼這支球隊在一個賽季中獲勝場次的合理范圍為多少？假定不可思議的結果
10年才偶然出現一次。
binoinv([0.05 0.95],162,0.5)
ans=
71 91
結果表示這支球隊在一個賽季中90％的范圍內，獲勝的場次在71和9l之間。
函數expinv()
功能：求指數分布的逆累積分布函數
語法；x＝expinv(P，MU)
說明：
x＝expinv(P，MU) 計算P中概率值的指數分布(參數為MU)逆累積分布值。
輸入的向量或矩陣P，MU必須形式相同。標量輸入將被擴展成和其它輸入具有相同維數的常數矩陣。參數MU必須為正數，P中的值必須位於區間[0，1]上。
指數分布的逆累積分市函數定義為

結果x是表示這樣一個值，它服從參數為 的指數分布且落在區間[0,x]上的概率為P。
假定燈泡的奉命服從參數 P＝700明日數分布，那麼燈泡壽命的中位數是多少?
expinv(0.50,700)
ans=
485.2030
因此，假定買了一箱燈泡，如果700小時是燈泡的平均壽命，那麼一半燈泡將在不超過500小時時就會燒掉。
函數chi2inv()
功能；求 分布的逆累積分市函數
語法；X＝chi2inv(P，V)
說明：
x＝chi2inv(P，V) 計算P中概率值的 分布(參數為V)逆累積分布函數值。
輸入的向量或矩陣P，V必須形式相同。標量輸入將被擴展成和其它輸入具有相同維數的常數矩陣。自由度參數V必須為正整數，P中的值必須位於區間[0,1]上。
給定概率P和自由度參數 的 分布的逆累積分布值為

其中
()為 函數。輸出結果x中每一個元素是這樣一個值，它服從由參數 定義的分布，且其累積分布值為P中相應的概率值。
例 找出一個超過95％樣本值的數，其中樣本服從自由度為10的 分布
x＝chi2inv(0．95，10)
x=
18.3070
由上面的結果可以發現大於18．3的數只有5％的出現機會
函數morminv()
功能：計算正態分布的逆累積分布面數
語法：x＝norminv(P，MU，SIGMA)
說明：
x＝norminv(P，MU，SIGMA) 計算P中概率值的正態分布(參數為MU和SIGMA)逆累積分布函數值。輸入的向量或矩陣P，MU和SIGMA必須形式相同。標量輸入將被擴展成和其它輸入具有相同維數的常數矩陣。SIGMA中的參數值必須為正數，
P中的值必須位於區間[0,1]上。
正態分布的逆累積分布函數定義為

其中

結果x為上面積分等式的解．其中P被賦予想得到的概率值。
例 找一個區間，使它包含95％的標准正態分布的值。
x＝norminv([0．025 0．975]，0，1)
x=
-1.9600 1.9600
注意區間x不是惟一符合條件的區間，但它是最小的。
x1=norminv([0.01 0.96],0,1)
x1=
-2.3263 1.7507
區間x1也包含了95％的概率值，但它要比x要大。
函數poissnv()
功能：計算泊松分布的逆累積分布函數
語法：x＝poiesinv(P，LAMBDA)
說明：
X＝poissinv(P，LAMBDA) 返回泊松累積分布值大於或等於P的最小的正整數X。輸入的向量或矩陣P和LAMBDA必須形式相同，輸出X也和它們形式相同。標量輸入將被擴展成和其它輸入具有相同繼數的常數矩陣。參數LAMBDA必須為正數。
例 由某商店過去的銷售記錄知道，某種商品每月的銷售數可以用歲數 ＝25的泊松分布來描述，為了有95％以上的把握不使商品脫銷，問商店在每月月底應進該種商品多少件?
Poissinv(0.95,25)
ans=
33

Ⅷ 向量自回歸 matlab

數據對M1和PPI建立向量自回歸，包括三個季節性虛擬變數毀廳毀（外生的X），D1，D2和D3（伏中這是恩德斯，應用計量經濟分析第二版的第五章練習7的數據）。
[ndata,txt1,MixedData1]=xlsread(samplecode_path);
XMAT=ndata;

NALT=4;
n=floor(size(XMAT,1)/NALT);
a=size(XMAT,1)-n*NALT;
if a==0
XMAT(:,end+1)=repmat([1:NALT]',n,1);
else
b=repmat([1:NALT]',n,1);
B=[1:a]';
XMAT(:,end+1)=[b;B];
end
nn=size(XMAT,2);
for i=1:NALT;
XMAT=[XMAT (XMAT(:,nn)==i)];%生成纖備虛擬變數。
end

m1nsa=ndata(:,5);

lm1=log(m1nsa);
gm1=diff(lm1);

ppi=ndata(:,2);
dlppi=diff(log(ppi));

D1=XMAT(:,8);
D2=XMAT(:,9);
D3=XMAT(:,10);