matlab统计工具箱手册

『壹』 数学建模MATLAB工具箱是什么怎么用

Matlab工具箱已经成为一个系列产品，Matlab主工具箱和各种工具箱（toolbox ）。
工具箱简介
1功能型工具箱 —— 通用型
功能型工具箱主要用来扩充Matlab的数值计算、符号运算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能，能够用于多种学科。
2领域型工具箱 —— 专用型
领域型工具箱是学科专用工具箱，其专业性很强，比如控制系统工具箱（ Control System Toolbox）；信号处理工具箱（Signal Processing Toolbox）；财政金融工具箱（ Financial Toolbox）等等。只适用于本专业。

3
Matlab常用工具箱
Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱
Control System Toolbox——控制系统工具箱
Communication Toolbox——通讯工具箱
Financial Toolbox——财政金融工具箱
System Identification Toolbox——系统辨识工具箱
Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱
Bioinformatics Toolbox——生物分析工具箱
Image Processing Toolbox——图象处理工具箱
Database Toolbox——数据库工具箱
Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱
Neural Network Toolbox——神经网络工具箱
Optimization Toolbox——优化工具箱
Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱
Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱
Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱
Spline Toolbox——样条工具箱
Statistics Toolbox——统计工具箱
Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱
Simulink Toolbox——动态仿真工具箱
Virtual Reality Toolbox——虚拟现实工具箱
Wavelet Toolbox——小波工具箱
等等…….
而且每个新出的版本都在增加、更新完善。

『贰』 matlab如何调用统计工具箱

调用统计特工具箱的做法：

①打开matlab；

②点击左下角Start；

③进入Toolbox工具内箱；

④选择Statistics；

『叁』 推荐一下matlab相关书籍

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『肆』 Matlab工具箱应用指南的图书目录

目录
第1章 统计工具箱
1.1 统计工具箱简介
1.2 概率分布及函数总览
1.2.1 概率密度函数
1.2.2 累积分布函数与逆累积分布函数
1.2.3 随机数产生器
1.2.4 均值和方差
1.3 参数估计
1.3.1 参数估计函数
1.3.2 对数似然函数
1.4 描述性统计
1.4.1 概述
1.4.2 中心趋势（位置）度量
1.4.3 散布度量
1.4.4 处理缺失数据的函数
1.4.5 中心矩
1.4.6 百分位数及其图形描述
1.4.7 相关系数
1.4.8 样本峰度和样本偏度
1.4.9 自助法(Bootstrap)
1.5 假设检验
1.5.1 概述
1.5.2 函数详解
1.6 统计绘图
1.6.1 概述
1.6.2 box图
1.6.3 误差条图
1.6.4 函数的交互轮廓图
1.6.5 交互线绘制
1.6.6 名称或实例标记
1.6.7 绘制最小二乘拟合线
1.6.8 正态概率图
1.6.9 帕累托图
1.6.10 分位数-分位数图
1.6.11 回归残差图
1.6.12 参考多项式
1.6.13 参考线
1.6.14 交互内插轮廓图
1.6.15 威布尔图
1.7 线性模型
1.7.1 概述
1.7.2 方差分析
1.7.3 回归分析
1.7.4 多项式回归
1.7.5 二次响应曲面工具
1.8 非线性回归模型
1.8.1 概述
1.8.2 非线性建模示例
1.8.3 非线性回归函数详解
1.9 多元统计分析
1.9.1 概述
1.9.2 主成分分析函数详解
1.9.3 主成分分析示例
1.10 试验设计
1.10.1 概述
1.10.2 试验设计基本过程
1.10.3 实验设计函数详解
1.11 统计工序管理图
1.11.1 概述
1.11.2 管理图
1.11.3 工序能力
1.12 文件输入/输出
参考文献
第2章 偏微分方程工具箱
2.1 有限元法
2.2 区域划分及有限元网格描述函数
2.3 求解偏微分方程的函数
2.4 其他常用函数
参考文献
第3章 样条工具箱
3.1 三次插值样条函数
3.1.1 三次插值样条函数的定义
3.1.2 三次插值样条函数的构造
3.1.3 工具箱中关于三次插值样条的函数
3.2 PP形式的样条函数的构造及操作
3.2.1 分段多项式形式的样条函数
3.2.2 工具箱中关于PP形式样条函数的函数
3.3 B形式样条函数的构造及使用
3.3.1 预备知识
3.3.2 B样条函数(Basic spline function)
3.3.3 B样条函数的性质
3.3.4 工具箱中关于B形式样条函数的函数
3.4 张量积样条函数
3.4.1 二元样条函数
3.4.2 工具箱中关于张量积函数的函数
3.5 其他函数
3.5.1 对样条函数进行操作的函数
3.5.2 对节点进行操作的函数
3.5.3 独立函数
3.6 举例
3.6.1 使用张量积样条函数对多变元函数的近似法
3.6.2 Chebyshev样条函数的构造
参考文献
第4章 优化工具箱
4.1 优化工具箱简介
4.2 优化工具箱基础
4.2.1 一个简单的例子
4.2.2 约束方程的规范化
4.2.3 参数设置与附加参数传递
4.2.4 表达式优化
4.3 线性规划
4.3.1 线性规划概述
4.3.2 lp函数
4.4 非线性规划
4.4.1 无约束规划
4.4.2 二次规划
4.4.3 有约束规划
4.5 最小最大(minmax)问题
4.6 半无限(Semi-infinite)问题
4.7 多目标(Goal Attainment)规划
4.8 最小二乘最优
4.8.1 问题概述
4.8.2 nnls函数——非负线性最小二乘求解
4.8.3 conls函数——约束线性最小二乘求解
4.8.4 leastsq函数——非线性最小二乘求解
4.8.5 curvefit函数——非线性数据拟合
4.9 方程求解
参考文献
附录 Matlab函数参考
附录1 常用命令
附录2 运算符号与特殊字符
附录3 语言结构与调试
附录4 基本矩阵及矩阵处理
附录5 特殊矩阵
附录6 数学函数
附录7 坐标转换
附录8 矩阵函数
附录9 数据分析与Fourier变换函数
附录10 多项式处理函数
附录11 非线性数值方法
附录12 稀疏矩阵函数
附录13 图形绘制
附录14 特殊图形
附录15 图形处理
附录16 GUI（图形用户接口）
附录17 声音处理
附录18 字符串处理函数
附录19 文件输入输出函数
附录20 位操作
附录21 复杂数据类型
附录22 日期与时间
附录23 动态数据交换
参考文献

『伍』 从哪里可以找到matlab工具箱和工具箱的详细的功能,用法的介绍

如果你不想买书的话，那matlab自带的help是最详细的，每个工具箱都有使用例子的说明。
你打开help proct，就可以看到每个工具箱的help

『陆』 matlab中怎么用统计工具箱求置信区间。请举个具体例题，，谢谢

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

mu1=y1/m1%三种语文成绩的点估回计答
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包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包。工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包。功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算，可视化建模仿真，文字处理及实时控制等功能。学科工具包是专业性比较强的工具包，控制工具包，信号处理工具包，通信工具包等都属于此类。
开放性使MATLAB广受用户欢迎。除内部函数外，所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件，用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包。
Matlab Main Toolbox——matlab主工具箱
Control System Toolbox——控制系统工具箱
Communication Toolbox——通讯工具箱
Financial Toolbox——财政金融工具箱
System Identification Toolbox——系统辨识工具箱
Fuzzy Logic Toolbox——模糊逻辑工具箱
Higher-Order Spectral Analysis Toolbox——高阶谱分析工具箱
Image Processing Toolbox——图象处理工具箱
LMI Control Toolbox——线性矩阵不等式工具箱
Model predictive Control Toolbox——模型预测控制工具箱
μ-Analysis and Synthesis Toolbox——μ分析工具箱
Neural Network Toolbox——神经网络工具箱
Optimization Toolbox——优化工具箱
Partial Differential Toolbox——偏微分方程工具箱
Robust Control Toolbox——鲁棒控制工具箱
Signal Processing Toolbox——信号处理工具箱
Spline Toolbox——样条工具箱
Statistics Toolbox——统计工具箱
Symbolic Math Toolbox——符号数学工具箱
Simulink Toolbox——动态仿真工具箱
Wavele Toolbox——小波工具箱 [编辑本段]常用函数Matlab内部常数[3]
eps：浮点相对精度
exp：自然对数的底数e
i 或 j：基本虚数单位
inf 或 Inf：无限大， 例如1/0
nan或NaN：非数值（Not a number），例如0/0
pi：圆周率 p（= 3.1415926...）
realmax：系统所能表示的最大数值
realmin：系统所能表示的最小数值
nargin: 函数的输入引数个数
nargout: 函数的输出引数个数
lasterr：存放最新的错误信息
lastwarn：存放最新的警告信息
MATLAB常用基本数学函数
abs(x)：纯量的绝对值或向量的长度
angle(z)：复数z的相角(Phase angle)
sqrt(x)：开平方
real(z)：复数z的实部
imag(z)：复数z的虚部
conj(z)：复数z的共轭复数
round(x)：四舍五入至最近整数
fix(x)：无论正负，舍去小数至最近整数
floor(x)：地板函数，即舍去正小数至最近整数
ceil(x)：天花板函数，即加入正小数至最近整数
rat(x)：将实数x化为分数表示
rats(x)：将实数x化为多项分数展开
sign(x)：符号函数 (Signum function)。
当x<0时，sign(x)=-1；
当x=0时，sign(x)=0;
当x>0时，sign(x)=1。
rem(x,y)：求x除以y的馀数
gcd(x,y)：整数x和y的最大公因数
lcm(x,y)：整数x和y的最小公倍数
exp(x) ：自然指数
pow2(x)：2的指数
log(x)：以e为底的对数，即自然对数或
log2(x)：以2为底的对数
log10(x)：以10为底的对数
MATLAB常用三角函数
sin(x)：正弦函数
cos(x)：余弦函数
tan(x)：正切函数
asin(x)：反正弦函数
acos(x)：反余弦函数
atan(x)：反正切函数
atan2(x,y)：四象限的反正切函数
sinh(x)：双曲正弦函数
cosh(x)：双曲余弦函数
tanh(x)：双曲正切函数
asinh(x)：反双曲正弦函数
acosh(x)：反双曲余弦函数
atanh(x)：反双曲正切函数
适用于向量的常用函数有
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的元素的中位数
std(x): 向量x的元素的标准差
diff(x): 向量x的相邻元素的差
sort(x): 对向量x的元素进行排序（Sorting）
length(x): 向量x的元素个数
norm(x): 向量x的欧氏（Euclidean）长度
sum(x): 向量x的元素总和
prod(x): 向量x的元素总乘积
cumsum(x): 向量x的累计元素总和
cumprod(x): 向量x的累计元素总乘积
dot(x, y): 向量x和y的内积
cross(x, y): 向量x和y的外积
MATLAB基本绘图函数
plot: x轴和y轴均为线性刻度（Linear scale）
loglog: x轴和y轴均为对数刻度（Logarithmic scale）
semilogx: x轴为对数刻度，y轴为线性刻度
semilogy: x轴为线性刻度，y轴为对数刻度
matlab插值和样条plot绘图函数的参数
字元 颜色 字元 图线型态
y 黄色 . 点
k 黑色 o 圆
w 白色 x x
b 蓝色 + +
g 绿色 * *
r 红色 - 实线
c 亮青色 : 点线
m 锰紫色 -. 点虚线
-- 虚线
注解
xlabel('Input Value'); % x轴注解
ylabel('Function Value'); % y轴注解
title('Two Trigonometric Functions'); % 图形标题
legend('y = sin(x)','y = cos(x)'); % 图形注解
grid on; % 显示格线
二维绘图函数
bar 长条图
errorbar 图形加上误差范围
fplot 较精确的函数图形
polar 极座标图
hist 累计图
rose 极座标累计图
stairs 阶梯图
stem 针状图
fill 实心图
feather 羽毛图
compass 罗盘图
quiver 向量场图[4]

『捌』 MATLAB里的Toolboxes怎么使用急求高手指点！！！

MATLAB工具箱介绍
有三十多个工具箱大致可分为两类:功能型工具箱和领域型工具箱。
功能型工具箱主要用来扩充MATLAB的符号计算功能、图形建模仿真功能、文字处理功能以及与硬件实时交互功能，能用于多种学科。
领域型工具箱是专业性很强的。如图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)、控制工具箱(Control Toolbox)、信号处理工具箱(Signal Processing Toolbox)等。下面，将MATLAB工具箱内所包含的主要内容做简要介绍：

1) 图像处理工具箱(Image Processing Toolbox)。
* 二维滤波器设计和滤波
* 图像恢复增强
* 色彩、集合及形态操作
* 二维变换
* 图像分析和统计
可由结构图直接生成可应用的C语言源代码。
2)控制系统工具箱(Control System Toolbox)。
鲁连续系统设计和离散系统设计
* 状态空间和传递函数
* 模型转换
* 频域响应：Bode图、Nyquist图、Nichols图
* 时域响应：冲击响应、阶跃响应、斜波响应等
* 根轨迹、极点配置、LQG
3)财政金融工具箱(FinancialTooLbox)。
* 成本、利润分析，市场灵敏度分析
* 业务量分析及优化
* 偏差分析
* 资金流量估算
* 财务报表
4)频率域系统辨识工具箱(Frequency Domain System ldentification Toolbox
* 辨识具有未知延迟的连续和离散系统
* 计算幅值／相位、零点／极点的置信区间
* 设计周期激励信号、最小峰值、最优能量诺等
5)模糊逻辑工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)。
* 友好的交互设计界面
* 自适应神经—模糊学习、聚类以及Sugeno推理
* 支持SIMULINK动态仿真
* 可生成C语言源代码用于实时应用
(6)高阶谱分析工具箱(Higher—Order SpectralAnalysis Toolbox
* 高阶谱估计
* 信号中非线性特征的检测和刻画
* 延时估计
* 幅值和相位重构
* 阵列信号处理
* 谐波重构
(7) 通讯工具箱(Communication Toolbox)。
令提供100多个函数和150多个SIMULINK模块用于通讯系统的仿真和分析
——信号编码
——调制解调
——滤波器和均衡器设计
——通道模型
——同步
(8)线性矩阵不等式控制工具箱(LMI Control Toolbox)。
* LMI的基本用途
* 基于GUI的LMI编辑器
* LMI问题的有效解法
* LMI问题解决方案
(9)模型预测控制工具箱(ModelPredictive Control Toolbox
* 建模、辨识及验证
* 支持MISO模型和MIMO模型
* 阶跃响应和状态空间模型

(10)u分析与综合工具箱(u-Analysis and Synthesis Toolbox)
* u分析与综合
* H2和H无穷大最优综合
* 模型降阶
* 连续和离散系统
* u分析与综合理论

(11)神经网络工具箱(Neursl Network Toolbox)。
* BP，Hopfield，Kohonen、自组织、径向基函数等网络
* 竞争、线性、Sigmoidal等传递函数
* 前馈、递归等网络结构
* 性能分析及应用
(12)优化工具箱(Optimization Toolbox)。
* 线性规划和二次规划
* 求函数的最大值和最小位
* 多目标优化
* 约束条件下的优化
* 非线性方程求解
(13)偏微分方程工具箱(Partial DifferentialEquation Toolbox)。
* 二维偏微分方程的图形处理
* 几何表示
* 自适应曲面绘制，
* 有限元方法
(14)鲁棒控制工具箱(Robust Control Toolbox)。
* LQG／LTR最优综合
* H2和H无穷大最优综合
* 奇异值模型降阶
* 谱分解和建模
(15)信号处理工具箱(signal Processing Toolbox)
* 数字和模拟滤波器设计、应用及仿真
* 谱分析和估计
* FFT，DCT等变换
* 参数化模型
(16)样条工具箱(SPline Toolbox)。
* 分段多项式和B样条
* 样条的构造
* 曲线拟合及平滑
* 函数微分、积分
(17)统计工具箱(Statistics Toolbox)。
* 概率分布和随机数生成
* 多变量分析
* 回归分析
* 主元分析
* 假设检验
(18)符号数学工具箱(Symbolic Math Toolbox)。
* 符号表达式和符号矩阵的创建
* 符号微积分、线性代数、方程求解
* 因式分解、展开和简化
* 符号函数的二维图形
* 图形化函数计算器
(19)系统辨识工具箱(SystEm Identification Toolbox)
* 状态空间和传递函数模型
* 模型验证
* MA，AR，ARMA等
* 基于模型的信号处理
* 谱分析
(20)小波工具箱(Wavelet Toolbox)。
* 基于小波的分析和综合
* 图形界面和命令行接口
* 连续和离散小波变换及小波包
* 一维、二维小波
* 自适应去噪和压缩

『玖』 如何使用matlab中的工具箱

首先，将下载的工具箱文件解压，将文件夹复制到MATLAB安装目录下toolbox文件夹下专。
其次，在MATLAB命令行中输属入如下命令：
>>cd D:\MATLAB7\toolbox\piotr_toolbox % 找到你的工具箱
>> addpath(genpath('D:\MATLAB7\toolbox\piotr_toolbox')) %增加路径
>> savepath %永久保存路径
最后，检查是否成功：
>>which hog %随便输入所加入工具箱中的一个m文件
D:\MATLAB7\toolbox\piotr_toolbox\channels\hog.m %得到此文件路径，即加载正确

『拾』 matlab里面的统计工具箱怎么用

统计工具箱指具有一系列统计相关函数和若干GUI的合集，可以通过点击左下角Start-Toolbox-Statistics查看功能及使用说明