matlab工具箱自回归移动平均模型

Ⅰ matlab神经网络工具箱怎么效果好

导入数据：选择合适的数据，一定要选数值矩阵形式
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进行训练
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接下来就点next，选择输入输出，Sample are是选择以行还是列放置矩阵的，注意调整

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接下来一直next，在这儿点train

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查看结果

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导出代码：再点next，直到这个界面，先勾选下面的，再点Simple Script生成代码
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使用训练好的神经网络进行预测
使用下方命令，z是需要预测的输入变量，net就是训练好的模型

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再将结果输出成excel就行啦

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打开CSDN，阅读体验更佳

使用MATLAB加载训练好的caffe模型进行识别分类_IT远征军的博客-CSDN...
在进行下面的实验前,需要先对数据进行训练得到caffemodel,然后再进行分类识别 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调用训练好的KERAS模型_LzQuarter的博客
下载了链接中的“kerasimporter.mlpkginstall”文件后,在matlab内用左侧的文件管理系统打开会进入一个页面,在该页面的右上角有安装的按钮,如果之前安装一直失败,可以通过这个安装按钮的下拉选项选择仅下载 下载还是有可能要用到VPN,但是相比...
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最新发布 matlab神经网络预测数据,matlab神经网络工具箱
Matlab语言是MathWorks公司推出的一套高性能计算机编程语言，集数学计算、图形显示、语言设计于一体，其强大的扩展功能为用户提供了广阔的应用空问。它附带有30多个工具箱，神经网络工具箱就是其中之一。谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创。
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matlab神经网络工具箱系统预测
matlab神经网络工具箱系统预测 有原始数据 根据原始数据预测未来十年内的数据
matlab预测控制工具箱
matlab预测控制工具箱，在学习预测控制的过程中翻译的matlab自带的示例，希望对大家有所帮助 matlab预测控制工具箱，在学习预测控制的过程中翻译的matlab自带的示例，希望对大家有所帮助
用matlab做bp神经网络预测,神经网络预测matlab代码
我觉得一个很大的原因是你预测给的输入范围（2014-）超出了训练数据的输入范围（2006-2013），神经网络好像是具有内插值特性，不能超出，你可以把输入变量-时间换成其他的变量，比如经过理论分析得出的某些影响因素，然后训练数据要包括大范围的情况，这样可以保证预测其他年份的运量的时候，输入变量不超出范围，最后预测的时候给出这几个影响因素的值，效果会好一点。输出层是个purelin，线性组合后的输出层输出当然也全是几乎相同的了。输出层是个purelin，线性组合后的输出层输出当然也全是几乎相同的了。
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BP神经网络预测实例（matlab代码，神经网络工具箱）
目录辛烷值的预测matlab代码实现工具箱实现 参考学习b站： 数学建模学习交流 bp神经网络预测matlab代码实现过程 辛烷值的预测 【改编】辛烷值是汽油最重要的品质指标，传统的实验室检测方法存在样品用量大，测试周期长和费用高等问题，不适用于生产控制，特别是在线测试。近年发展起来的近红外光谱分析方法（NIR），作为一种快速分析方法，已广泛应用于农业、制药、生物化工、石油产品等领域。其优越性是无损检测、低成本、无污染，能在线分析，更适合于生产和控制的需要。实验采集得到50组汽油样品（辛烷值已通过其他方法测
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用matlab做bp神经网络预测,matlab人工神经网络预测
ylabel('函数输出','fontsize',12);%画出预测结果误差图figureplot(error,'-*')title('BP网络预测误差','fontsize',12)ylabel('误差','fontsize',12)xlabel('样本','fontsize',12)。三、训练函数与学习函数的区别函数的输出是权值和阈值的增量，训练函数的输出是训练好的网络和训练记录，在训练过程中训练函数不断调用学习函数修正权值和阈值，通过检测设定的训练步数或性能函数计算出的误差小于设定误差，来结束训练。.
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matlab训练神经网络模型并导入simulink详细步骤
之前的神经网络相关文章： Matlab-RBF神经网络拟合数据 Matlab RBF神经网络及其实例 4.深度学习(1) --神经网络编程入门 本文介绍一下怎么把训练好的神经网络导入到simulink并使用，假定有两个变量，一个输出变量，随机生成一点数据 x1 = rand(1000,1);x2 = rand(1000,1);x = [x1 x2];y = rand(1000,1); 在App里面找到神经网络工具箱 点击Next 选择对应的数据，注意选择好对应的输入和输出，还
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用matlab做bp神经网络预测,matlab神经网络怎么预测
它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。Network可以看出，你的网络结构是两个隐含层，2-3-1-1结构的网络，算法是traindm，显示出来的误差变化为均方误差值mse。达到设定的网络精度0.001的时候，误差下降梯度为0.0046，远大于默认的1e-5，说明此时的网络误差仍在快速下降，所以可以把训练精度目标再提高一些，比如设为0.0001或者1e-5。如果你所选用的激活函数是线性函数，那么就可以先把输出的表达式写出来，即权向量和输入的矩阵乘积。
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matlab训练模型、导出模型及VC调用模型过程详解
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，为算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算等提供了高级计算语言和交互式环境。随着人工智能的崛起，MATLAB也添加了自己的机器学习工具包，只需要很少的代码或命令就能完成模型训练和测试的过程，训练好的模型也能方便的导出，供VC等调用。本文主要介绍模型训练、导出和调用的整个过程。 软件版本： VC2015，matlab2018a ...
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matlab神经网络预测模型,matlab人工神经网络预测
谷歌人工智能写作项目：小发猫matlab带有神经网络工具箱，可直接调用，建议找本书看看，或者MATLAB论坛找例子常见的神经网络结构。核心调用语句如下：%数据输入%选连样本输入输出数据归一化[inputn,inputps]=mapminmax(input_train);[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);%%BP网络训练%%初始化网络结构net=newff(inputn,outputn,[88]);net.trainParam.epochs=100;=0.0
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在Matlab中调用pytorch上训练好的网络模型
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MATLAB_第二篇神经网络学习_BP神经网络
BP神经网络代码实现1. BP神经网络的简介和结构参数1.1 BP神经网络的结构组成1.2 BP神经网络训练界面的参数解读 非常感谢博主wishes61的分享. 1. BP神经网络的简介和结构参数 一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络用于预测BP神经网络的计算过程：由正向计算过程和反向计算过程组成。 正向传播过程，输入模式从输入层经隐单元层逐层处理，并转向输出层，每一层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。 如果在输出层不能得到期望的输出，则转入反向传播，将误差信号沿原来的连接通路返回，通过修改各
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MATLAB神经网络拟合回归工具箱Neural Net Fitting的使用方法
本文介绍MATLAB软件中神经网络拟合（Neural Net Fitting）工具箱的具体使用方法~
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灰色预测工具箱matlab,Matlab灰色预测工具箱——走过数模
2009-07-02 23:05灰色预测几乎是每年数模培训必不可少的内容，相对来说也是比较简单，这里写了四个函数，方便在Matlab里面调用，分别是GM(1，1)，残差GM(1，1)，新陈代谢GM(1，1)，Verhust自己写得难免有所疏忽，需要的朋友自己找本书本来试验一下。。Gm(1，1)function [px0,ab,rel]=gm11(x0,number)%[px0,ab,rel]=gm...
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matlab利用训练好的BP神经网络来预测新数据（先保存网络，再使用网络）
1，保存网络。save ('net') % net为已训练好的网络，这里把他从workspace保存到工作目录，显示为net.mat文档。 2，使用网络。load ('net') % net为上面保存的网络，这里把他下载到workspace。y_predict = sim(...
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数学建模学习（79）：Matlab神经网络工具箱使用，实现多输入多输出预测
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利用MATLAB 进行BP神经网络的预测（含有神经网络工具箱） 最近一段时间在研究如何利用预测其销量个数，在网上搜索了一下，发现了很多模型来预测，比如利用回归模型、时间序列模型，GM（1,1）模型，可是自己在结合实际的工作内容，发现这几种模型预测的精度不是很高，于是再在网上进行搜索，发现神经网络模型可以来预测，并且有很多是结合时间序列或者SVM（支持向量机）等组合模型来进...
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1.具体应用实例。根据表2，预测序号15的跳高成绩。表2国内男子跳高运动员各项素质指标序号跳高成绩()30行进跑(s)立定三级跳远()助跑摸高()助跑4—6步跳高()负重深蹲杠铃()杠铃半蹲系数100(s)抓举()12.243.29.63.452.151402.811.05022.333.210.33.752.21203.410.97032.243.09.03.52.21403.511.4504...
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如何调用MATLAB训练神经网络生成的网络问题引出知识准备代码注解 问题引出 如何存储和调用已经训练好的神经网络。 本人前几天在智能控制学习的过程中也遇到了这样的问题，在论坛中看了大家的回复，虽然都提到了关键的两个函数“save”和“load”，但或多或少都简洁了些，让人摸不着头脑（呵呵，当然也可能是本人太菜）。通过不断调试，大致弄明白这两个函数对神经网络的存储。下面附上实例给大家做个说明，希望对跟我有一样问题的朋友有所帮助。 知识准备 如果只是需要在工作目录下保到当前训练好的网络，可以在命令窗口 输入：s
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matlab训练好的模型怎么用
神经网络

Ⅱ 如何用matlab线性回归分析

回归分析是处理两个及两个以上变量间线性依存关系的统计方法。可以通过软件Matlab实现。

在Matlab中，可以直接调用命令实现回归分析，

（1）[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x)，其中b是回归方程中的参数估计值，bint是b的置信区间，r和rint分别表示残差及残差对应的置信区间。stats包含三个数字，分别是相关系数，F统计量及对应的概率p值。

（2）recplot(r,rint)作残差分析图。

（3）rstool(x,y)一种交互式方式的句柄命令。

Ⅲ 怎样用matlab做时间序列平稳性检验

用matlab做时间序列平稳性检验需要作图、拟合，具体说明如下所示：

根据动态数据作相关图，进行相关分析，求自相斗隐旁关函数。相关图能显示出变化的趋势和周期，并能发现跳点和拐点。如果跳点是正确的观测值，在建模时应考虑进去，如果是反常现象，则应把跳点调整到期望值。

辨识合适的随机模型，进行曲线拟合，用通用随机模型去拟合时间序列的观测数据。对于短的或简单的时间序列，可用趋势模型和季节模型加上误差来进行拟合。对于平稳时间序列，可用通用ARIMA模型及其特殊情况的自回归模型、滑动平均模型或组合－ARIMA模型等来进行拟合。

(3)matlab工具箱自回归移动平均模型扩展阅读：

时间序列模型作用及影响：

1、根据对系统进行观测得到的时间序列数据，用曲线拟合方法对系统进行客观的描述。用ARMA模型拟合时间序列，预测该时间空橡序列未来值。

2、当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化，从而深入了解给定时间序列产生的机理。

3、提供给用户一套较完整的时间序列携裂建模分析、进行预测预报的工具，包括平稳无趋势时间序列分析预测、有趋势的时间序列预测、具季节性周期的时间序列预测以及差分自回归滑动平均（ARIMA）建模分析。

Ⅳ MATLAB建模方法有哪些

首先，Matlab是一个工具，它不是一个方法。

其次，我给你推荐一本书
《MATLAB 在数学建模中的应用（第2版）》

然后它的目录可以回答你的问题：
第1章 数学建模常规方法及其MATLAB实现
1.1 MATLAB与数据文件的交互
1.1.1 MATLAB与Excel的交互
1.1.2 MATLAB与TXT交互
1.1.3 MATLAB界面导入数据的方法
1.2 数据拟合方法
1.2.1 多项式拟合
1.2.2 指定函数拟合
1.2.3 曲线拟合工具箱
1.3 数据拟合应用实例
1.3.1 人口预测模型
1.3.2 薄膜渗透率的测定
1.4 数据的可视化
1.4.1 地形地貌图形的绘制
1.4.2 车灯光源投影区域的绘制（CUMCM2002A）
1.5 层次分析法（AHP）
1.5.1 层次分析法的应用场景
1.5.2 AHPMATLAB程序设计

第2章 规划问题的MATLAB求解
2.1 线性规划
2.1.1 线性规划的实例与定义
2.1.2 线性规划的MATLAB标准形式
2.1.3 线性规划问题解的概念
2.1.4 求解线性规划的MATLAB解法
2.2 非线性规划
2.2.1 非线性规划的实例与定义
2.2.2 非线性规划的MATLAB解法
2.2.3 二次规划
2.3 整数规划
2.3.1 整数规划的定义
2.3.2 01整数规划
2.3.3 随机取样计算法

第3章 数据建模及MATLAB实现
3.1 云模型
3.1.1 云模型基础知识
3.1.2 云模型的MATLAB程序设计
3.2 Logistic回归
3.2.1 Logistic模型
3.2.2 Logistic回归MATLAB程序设计
3.3 主成分分析
3.3.1 PCA基本思想
3.3.2 PCA步骤
3.3.3 主成分分析MATLAB程序设计
3.4 支持向量机（SVM）
3.4.1 SVM基本思想
3.4.2 理论基础
3.4.3 支持向量机MATLAB程序设计
3.5 K均值（KMeans）
3.5.1 KMeans原理、步骤和特点
3.5.2 KMeans聚类MATLAB程序设计
3.6 朴素贝叶斯判别法
3.6.1 朴素贝叶斯判别模型
3.6.2 朴素贝叶斯判别法MATLAB设计
3.7 数据建模综合应用
参考文献

第4章 灰色预测及其MATLAB实现
4.1 灰色系统基本理论
4.1.1 灰色关联度矩阵
4.1.2 经典灰色模型GM（1,1）
4.1.3 灰色Verhulst模型
4.2 灰色系统的程序设计
4.2.1 灰色关联度矩阵的程序设计
4.2.2 GM（1,1）的程序设计
4.2.3 灰色Verhulst模型的程序设计
4.3 灰色预测的MATLAB程序
4.3.1 典型程序结构
4.3.2 灰色预测程序说明
4.4 灰色预测应用实例
4.4.1 实例一长江水质的预测（CUMCM2005A）
4.4.2 实例二预测与会代表人数（CUMCM2009D）
4.5 小结
参考文献

第5章 遗传算法及其MATLAB实现
5.1 遗传算法基本原理
5.1.1 人工智能算法概述
5.1.2 遗传算法生物学基础
5.1.3 遗传算法的实现步骤
5.1.4 遗传算法的拓展
5.2 遗传算法的MATLAB程序设计
5.2.1 程序设计流程及参数选取
5.2.2 MATLAB遗传算法工具箱
5.3 遗传算法应用案例
5.3.1 案例一：无约束目标函数最大值遗传算法求解策略
5.3.2 案例二：CUMCM中多约束非线性规划问题的求解
5.3.3 案例三：BEATbx遗传算法工具箱的应用——电子商务中转化率影响因素研究
参考文献

第6章 模拟退火算法及其MATLAB实现
6.1 算法的基本理论
6.1.1 算法概述
6.1.2 基本思想
6.1.3 其他一些参数的说明
6.1.4 算法基本步骤
6.1.5 几点说明
6.2 算法的MATLAB实现
6.2.1 算法设计步骤
6.2.2 典型程序结构
6.3 应用实例：背包问题的求解
6.3.1 问题的描述
6.3.2 问题的求解
6.4 模拟退火程序包ASA简介
6.4.1 ASA的优化实例
6.4.2 ASA的编译
6.4.3 MATLAB版ASA的安装与使用
6.5 小结
6.6 延伸阅读
参考文献

第7章 人工神经网络及其MATLAB实现
7.1 人工神经网络基本理论
7.1.1 人工神经网络模型拓扑结构
7.1.2 常用激励函数
7.1.3 常见神经网络理论
7.2 BP神经网络的结构设计
7.2.1 鲨鱼嗅闻血腥味与BP神经网络训练
7.2.2 透视神经网络的学习步骤
7.2.3 BP神经网络的动态拟合过程
7.3 RBF神经网络的结构设计
7.3.1 梯度训练法RBF神经网络的结构设计
7.3.2 RBF神经网络的性能
7.4 应用实例
7.4.1 基于MATLAB源程序公路运量预测
7.4.2 基于MATLAB工具箱公路运量预测
7.4.3 艾滋病治疗最佳停药时间的确定（CUMCM2006B）
7.4.4 RBF神经网络预测新客户流失概率
7.5 延伸阅读
7.5.1 从金融分析中的小数定理谈神经网络的训练样本遴选规则
7.5.2 小议BP神经网络的衍生机理
参考文献

第8章粒子群算法及其MATLAB实现
8.1 PSO算法相关知识
8.1.1 初识PSO算法
8.1.2 PSO算法的基本理论
8.1.3 PSO算法的约束优化
8.1.4 PSO算法的优缺点
8.2 PSO算法程序设计
8.2.1 程序设计流程
8.2.2 PSO算法的参数选取
8.2.3 PSO算法MATLAB源程序范例
8.3 应用案例：基于PSO算法和BP算法训练神经网络
8.3.1 如何评价网络的性能
8.3.2 BP算法能够搜索到极值的原理
8.3.3 PSOBP神经网络的设计指导原则
8.3.4 PSO算法优化神经网络结构
8.3.5 PSOBP神经网络的实现
参考文献

第9章 蚁群算法及其MATLAB实现
9.1 蚁群算法原理
9.1.1 蚁群算法基本思想
9.1.2 蚁群算法数学模型
9.1.3 蚁群算法流程
9.2 蚁群算法的MATLAB实现
9.2.1 实例背景
9.2.2 算法设计步骤
9.2.3 MATLAB程序实现
9.2.4 程序执行结果与分析
9.3 算法关键参数的设定
9.3.1 参数设定的准则
9.3.2 蚂蚁数量
9.3.3 信息素因子
9.3.4 启发函数因子
9.3.5 信息素挥发因子
9.3.6 信息素常数
9.3.7 最大迭代次数
9.3.8 组合参数设计策略
9.4 应用实例：最佳旅游方案（苏北赛2011B）
9.4.1 问题描述
9.4.2 问题的求解和结果
9.5 本章小结
参考文献

第10章 小波分析及其MATLAB实现
10.1 小波分析基本理论
10.1.1 傅里叶变换的局限性
10.1.2 伸缩平移和小波变换
10.1.3 小波变换入门和多尺度分析
10.1.4 小波窗函数自适应分析
10.2 小波分析MATLAB程序设计
10.2.1 小波分析工具箱函数指令
10.2.2 小波分析程序设计综合案例
10.3 小波分析应用案例
10.3.1 案例一：融合拓扑结构的小波神经网络
10.3.2 案例二：血管重建引出的图像数字水印
参考文献

第11章 计算机虚拟及其MATLAB实现
11.1 计算机虚拟基本知识
11.1.1 从3G移动互联网协议WCDMA谈MATLAB虚拟
11.1.2 计算机虚拟与数学建模
11.1.3 数值模拟与经济效益博弈
11.2 数值模拟MATLAB程序设计
11.2.1 微分方程组模拟
11.2.2 服从概率分布的随机模拟
11.2.3 蒙特卡罗模拟
11.3 动态仿真MATLAB程序设计
11.3.1 MATLAB音频处理
11.3.2 MATLAB常规动画实现
11.4 应用案例：四维水质模型
11.4.1 问题的提出
11.4.2 问题的分析
11.4.3 四维水质模型准备
11.4.4 条件假设与符号约定
11.4.5 四维水质模型的组建
11.4.6 模型求解
11.4.7 计算机模拟情境
参考文献

下篇 真题演习
第12章 彩票中的数学（CUMCM2002B）
12.1 问题的提出
12.2 模型的建立
12.2.1 模型假设与符号说明
12.2.2 模型的准备
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 程序结果
12.4 技巧点评
参考文献

第13章 露天矿卡车调度问题（CUMCM2003B）
13.1 问题的提出
13.2 基本假设与符号说明
13.2.1 基本假设
13.2.2 符号说明
13.3 问题分析及模型准备
13.4 原则①：数学模型（模型1）的建立与求解
13.4.1 模型的建立
13.4.2 模型求解
13.5 原则②：数学模型（模型2）的建立与求解
13.6 技巧点评
参考文献

第14章 奥运会商圈规划问题（CUMCM2004A）
14.1 问题的描述
14.2 基本假设、名词约定及符号说明
14.2.1 基本假设
14.2.2 符号说明
14.2.3 名词约定
14.3 问题分析与模型准备
14.3.1 基本思路
14.3.2 基本数学表达式的构建
14.4 设置MS网点数学模型的建立与求解
14.4.1 模型建立
14.4.2 模型求解
14.5 设置MS网点理论体系的建立
14.6 商区布局规划的数学模型
14.6.1 模型建立
14.6.2 模型求解
14.7 模型的评价及使用说明
14.7.1 模型的优点
14.7.2 模型的缺点
14.8 技巧点评
参考文献

第15章 交巡警服务平台的设置与调度（CUMCM2011B）
15.1 问题的提出
15.2 问题的分析
15.3 基本假设
15.4 问题1模型的建立与求解
15.4.1 交巡警服务平台管辖范围分配
15.4.2 交巡警的调度
15.4.3 最佳新增服务平台设置
15.5 问题2模型的建立和求解
15.5.1 全市服务平台的合理性分析问题的模型与求解
15.5.2 搜捕嫌疑犯实例的模型与求解
15.6 模型的评价与改进
15.6.1 模型优点
15.6.2 模型缺点
15.7 技巧点评
参考文献

第16章 葡萄酒的评价（CUMCM2012A）
16.1 问题的提出
16.2 基本假设
16.3 问题①模型的建立和求解
16.3.1 问题①的分析
16.3.2 模型的建立和求解
16.4 问题②模型的建立和求解
16.4.1 问题②的基本假设和分析
16.4.2 模型的建立和求解
16.5 问题③模型的建立和求解
16.5.1 问题③的分析
16.5.2 模型的建立和求解
16.6 问题④模型的建立和求解
16.6.1 问题④的分析
16.6.2 模型的建立和求解
16.7 论文点评
参考文献
附件数学建模参赛经验
一、如何准备数学建模竞赛
二、数学建模队员应该如何学习MATLAB
三、如何在数学建模竞赛中取得好成绩
四、数学建模竞赛中的项目管理和时间管理
五、一种非常实用的数学建模方法——目标建模法

Ⅳ 求MATLAB工具箱函数汇总

附录Ⅰ 工具箱函数汇总
Ⅰ.1 统计工具箱函数
表Ⅰ-1 概率密度函数
函数名 对应分布的概率密度函数
betapdf 贝塔分布的概率密度函数
binopdf 二项分布的概率密度函数
chi2pdf 卡方分布的概率密度函数
exppdf 指数分布的概率密度函数
fpdf f分布的概率密度函数
gampdf 伽玛分布的概率密度函数
geopdf 几何分布的概率密度函数
hygepdf 超几何分布的概率密度函数
normpdf 正态（高斯）分布的概率密度函数
lognpdf 对数正态分布的概率密度函数
nbinpdf 负二项分布的概率密度函数
ncfpdf 非中心f分布的概率密度函数
nctpdf 非中心t分布的概率密度函数
ncx2pdf 非中心卡方分布的概率密度函数
poisspdf 泊松分布的概率密度函数
raylpdf 雷利分布的概率密度函数
tpdf 学生氏t分布的概率密度函数
unidpdf 离散均匀分布的概率密度函数
unifpdf 连续均匀分布的概率密度函数
weibpdf 威布尔分布的概率密度函数

表Ⅰ-2 累加分布函数
函数名 对应分布的累加函数
betacdf 贝塔分布的累加函数
binocdf 二项分布的累加函数
chi2cdf 卡方分布的累加函数
expcdf 指数分布的累加函数
fcdf f分布的累加函数
gamcdf 伽玛分布的累加函数
geocdf 几何分布的累加函数
hygecdf 超几何分布的累加函数
logncdf 对数正态分布的累加函数
nbincdf 负二项分布的累加函数
ncfcdf 非中心f分布的累加函数
nctcdf 非中心t分布的累加函数
ncx2cdf 非中心卡方分布的累加函数
normcdf 正态（高斯）分布的累加函数
poisscdf 泊松分布的累加函数
raylcdf 雷利分布的累加函数
tcdf 学生氏t分布的累加函数
unidcdf 离散均匀分布的累加函数
unifcdf 连续均匀分布的累加函数
weibcdf 威布尔分布的累加函数

表Ⅰ-3 累加分布函数的逆函数
函数名 对应分布的累加分布函数逆函数
betainv 贝塔分布的累加分布函数逆函数
binoinv 二项分布的累加分布函数逆函数
chi2inv 卡方分布的累加分布函数逆函数
expinv 指数分布的累加分布函数逆函数
finv f分布的累加分布函数逆函数
gaminv 伽玛分布的累加分布函数逆函数
geoinv 几何分布的累加分布函数逆函数
hygeinv 超几何分布的累加分布函数逆函数
logninv 对数正态分布的累加分布函数逆函数
nbininv 负二项分布的累加分布函数逆函数
ncfinv 非中心f分布的累加分布函数逆函数
nctinv 非中心t分布的累加分布函数逆函数
ncx2inv 非中心卡方分布的累加分布函数逆函数
icdf
norminv 正态（高斯）分布的累加分布函数逆函数
poissinv 泊松分布的累加分布函数逆函数
raylinv 雷利分布的累加分布函数逆函数
tinv 学生氏t分布的累加分布函数逆函数
unidinv 离散均匀分布的累加分布函数逆函数
unifinv 连续均匀分布的累加分布函数逆函数
weibinv 威布尔分布的累加分布函数逆函数

表Ⅰ-4 随机数生成器函数
函 数 对应分布的随机数生成器
betarnd 贝塔分布的随机数生成器
binornd 二项分布的随机数生成器
chi2rnd 卡方分布的随机数生成器
exprnd 指数分布的随机数生成器
frnd f分布的随机数生成器
gamrnd 伽玛分布的随机数生成器
geornd 几何分布的随机数生成器
hygernd 超几何分布的随机数生成器
lognrnd 对数正态分布的随机数生成器
nbinrnd 负二项分布的随机数生成器
ncfrnd 非中心f分布的随机数生成器
nctrnd 非中心t分布的随机数生成器
ncx2rnd 非中心卡方分布的随机数生成器
normrnd 正态（高斯）分布的随机数生成器
poissrnd 泊松分布的随机数生成器
raylrnd 瑞利分布的随机数生成器
trnd 学生氏t分布的随机数生成器
unidrnd 离散均匀分布的随机数生成器
unifrnd 连续均匀分布的随机数生成器
weibrnd 威布尔分布的随机数生成器

表Ⅰ-5 分布函数的统计量函数
函数名 对应分布的统计量
betastat 贝塔分布函数的统计量
binostat 二项分布函数的统计量
chi2stat 卡方分布函数的统计量
expstat 指数分布函数的统计量
fstat f分布函数的统计量
gamstat 伽玛分布函数的统计量
geostat 几何分布函数的统计量
hygestat 超几何分布函数的统计量
lognstat 对数正态分布函数的统计量
nbinstat 负二项分布函数的统计量
ncfstat 非中心f分布函数的统计量
nctstat 非中心t分布函数的统计量
ncx2stat 非中心卡方分布函数的统计量
normstat 正态（高斯）分布函数的统计量
poisstat 泊松分布函数的统计量
续表
函数名 对应分布的统计量
raylstat 瑞利分布函数的统计量
tstat 学生氏t分布函数的统计量
unidstat 离散均匀分布函数的统计量
unifstat 连续均匀分布函数的统计量
weibstat 威布尔分布函数的统计量

表Ⅰ-6 参数估计函数
函 数 名 对应分布的参数估计
betafit 贝塔分布的参数估计
betalike 贝塔对数似然函数的参数估计
binofit 二项分布的参数估计
expfit 指数分布的参数估计
gamfit 伽玛分布的参数估计
gamlike 伽玛似然函数的参数估计
mle 极大似然估计的参数估计
normlike 正态对数似然函数的参数估计
normfit 正态分布的参数估计
poissfit 泊松分布的参数估计
unifit 均匀分布的参数估计
weibfit 威布尔分布的参数估计
weiblike 威布尔对数似然函数的参数估计

表Ⅰ-7 统计量描述函数
函 数 描 述
bootstrap 任何函数的自助统计量
corrcoef 相关系数
cov 协方差
crosstab 列联表
geomean 几何均值
grpstats 分组统计量
harmmean 调和均值
iqr 内四分极值
kurtosis 峰度
mad 中值绝对差
mean 均值
median 中值
moment 样本模量
nanmax 包含缺失值的样本的最大值
续表
函 数 描 述
Nanmean 包含缺失值的样本的均值
nanmedian 包含缺失值的样本的中值
nanmin 包含缺失值的样本的最小值
nanstd 包含缺失值的样本的标准差
nansum 包含缺失值的样本的和
prctile 百分位数
range 极值
skewness 偏度
std 标准差
tabulate 频数表
trimmean 截尾均值
var 方差

表Ⅰ-8 统计图形函数
函 数 描 述
boxplot 箱形图
cdfplot 指数累加分布函数图
errorbar 误差条图
fsurfht 函数的交互等值线图
gline 画线
gname 交互标注图中的点
gplotmatrix 散点图矩阵
gscatter 由第三个变量分组的两个变量的散点图
lsline 在散点图中添加最小二乘拟合线
normplot 正态概率图
pareto 帕累托图
qqplot Q-Q图
rcoplot 残差个案次序图
refcurve 参考多项式曲线
refline 参考线
surfht 数据网格的交互等值线图
weibplot 威布尔图

表Ⅰ-9 统计过程控制函数
函 数 描 述
capable 性能指标
capaplot 性能图
ewmaplot 指数加权移动平均图
续表
函 数 描 述
histfit 添加正态曲线的直方图
normspec 在指定的区间上绘正态密度
schart S图
xbarplot x条图

表Ⅰ-10 聚类分析函数
函 数 描 述
cluster 根据linkage函数的输出创建聚类
clusterdata 根据给定数据创建聚类
cophenet Cophenet相关系数
dendrogram 创建冰柱图
inconsistent 聚类树的不连续值
linkage 系统聚类信息
pdist 观测量之间的配对距离
squareform 距离平方矩阵
zscore Z分数

表Ⅰ-11 线性模型函数
函 数 描 述
anova1 单因子方差分析
anova2 双因子方差分析
anovan 多因子方差分析
aoctool 协方差分析交互工具
mmyvar 拟变量编码
friedman Friedman检验
glmfit 一般线性模型拟合
kruskalwallis Kruskalwallis检验
leverage 中心化杠杆值
lscov 已知协方差矩阵的最小二乘估计
manova1 单因素多元方差分析
manovacluster 多元聚类并用冰柱图表示
multcompare 多元比较
多项式评价及误差区间估计
polyfit 最小二乘多项式拟合
polyval 多项式函数的预测值
polyconf 残差个案次序图
regress 多元线性回归
regstats 回归统计量诊断
续表
函 数 描 述
Ridge 岭回归
rstool 多维响应面可视化
robustfit 稳健回归模型拟合
stepwise 逐步回归
x2fx 用于设计矩阵的因子设置矩阵

表Ⅰ-12 非线性回归函数
函 数 描 述
nlinfit 非线性最小二乘数据拟合（牛顿法）
nlintool 非线性模型拟合的交互式图形工具
nlparci 参数的置信区间
nlpredci 预测值的置信区间
nnls 非负最小二乘

表Ⅰ-13 试验设计函数
函 数 描 述
cordexch D-优化设计（列交换算法）
daugment 递增D-优化设计
dcovary 固定协方差的D-优化设计
ff2n 二水平完全析因设计
fracfact 二水平部分析因设计
fullfact 混合水平的完全析因设计
hadamard Hadamard矩阵（正交数组）
rowexch D-优化设计（行交换算法）

表Ⅰ-14 主成分分析函数
函 数 描 述
barttest Barttest检验
pcacov 源于协方差矩阵的主成分
pcares 源于主成分的方差
princomp 根据原始数据进行主成分分析

表Ⅰ-15 多元统计函数
函 数 描 述
classify 聚类分析
mahal 马氏距离
manova1 单因素多元方差分析
manovacluster 多元聚类分析

表Ⅰ-16 假设检验函数
函 数 描 述
ranksum 秩和检验
signrank 符号秩检验
signtest 符号检验
ttest 单样本t检验
ttest2 双样本t检验
ztest z检验

表Ⅰ-17 分布检验函数
函 数 描 述
jbtest 正态性的Jarque-Bera检验
kstest 单样本Kolmogorov-Smirnov检验
kstest2 双样本Kolmogorov-Smirnov检验
lillietest 正态性的Lilliefors检验

表Ⅰ-18 非参数函数
函 数 描 述
friedman Friedman检验
kruskalwallis Kruskalwallis检验
ranksum 秩和检验
signrank 符号秩检验
signtest 符号检验

表Ⅰ-19 文件输入输出函数
函 数 描 述
caseread 读取个案名
casewrite 写个案名到文件
tblread 以表格形式读数据
tblwrite 以表格形式写数据到文件
tdfread 从表格间隔形式的文件中读取文本或数值数据

表Ⅰ-20 演示函数
函 数 描 述
aoctool 协方差分析的交互式图形工具
disttool 探察概率分布函数的GUI工具
glmdemo 一般线性模型演示
randtool 随机数生成工具
polytool 多项式拟合工具
rsmdemo 响应拟合工具
robustdemo 稳健回归拟合工具

Ⅰ.2 优化工具箱函数
表Ⅰ-21 最小化函数表
函 数 描 述
fgoalattain 多目标达到问题
fminbnd 有边界的标量非线性最小化
fmincon 有约束的非线性最小化
fminimax 最大最小化
fminsearch, fminunc 无约束非线性最小化
fseminf 半无限问题
linprog 线性课题
quadprog 二次课题

表Ⅰ-22 方程求解函数表
函 数 描 述
\ 线性方程求解
fsolve 非线性方程求解
fzero 标量非线性方程求解

表Ⅰ-23 最小二乘函数表
函 数 描 述
\ 线性最小二乘
lsqlin 有约束线性最小二乘
lsqcurvefit 非线性曲线拟合
lsqnonlin 非线性最小二乘
lsqnonneg 非负线性最小二乘

表Ⅰ-24 实用函数表
函 数 描 述
optimset 设置参数
optimget 获取参数

表Ⅰ-25 大型方法的演示函数表
函 数 描 述
circustent 马戏团帐篷问题—二次课题
molecule 用无约束非线性最小化进行分子组成求解
optdeblur 用有边界线性最小二乘法进行图形处理

表Ⅰ-26 中型方法的演示函数表
函 数 描 述
bandemo 香蕉函数的最小化
dfildemo 过滤器设计的有限精度
goaldemo 目标达到举例
optdemo 演示过程菜单
tutdemo 教程演示

Ⅰ.3 样条工具箱函数
表Ⅰ-27 三次样条函数
函 数 描 述
csapi 插值生成三次样条函数
csape 生成给定约束条件下的三次样条函数
csaps 平滑生成三次样条函数
cscvn 生成一条内插参数的三次样条曲线
getcurve 动态生成三次样条曲线

表Ⅰ-28 分段多项式样条函数
函 数 描 述
pplst 显示关于生成分段多项式样条曲线的M文件
ppmak 生成分段多项式样条函数
ppual 计算在给定点处的分段多项式样条函数值

表Ⅰ-29 B样条函数
函 数 描 述
splst 显示生成B样条函数的M文件
spmak 生成B样条函数
spcrv 生成均匀划分的B样条函数
spapi 插值生成B样条函数
spap2 用最小二乘法拟合生成B样条函数
spaps 对生成的B样条曲线进行光滑处理
spcol 生成B样条函数的配置矩阵

表Ⅰ-30 有理样条函数
函 数 描 述
rpmak 生成有理样条函数
rsmak 生成有理样条函数

表Ⅰ-31 操作样条函数
函 数 描 述
fnval 计算在给定点处的样条函数值
fmbrk 返回样条函数的某一部分（如断点或系数等）
fncmb 对样条函数进行算术运算
fn2fm 把一种形式的样条函数转化成另一种形式的样条函数
fnder 求样条函数的微分(即求导数)
fndir 求样条函数的方向导数
fnint 求样条函数的积分
fnjmp 在间断点处求函数值
fnplt 画样条曲线图
fnrfn 在样条曲线中插入断点。
fntlr 生成tarylor系数或taylor多项式

表Ⅰ-32 样条曲线端点和节点处理函数
函 数 描 述
augknt 在已知节点数组中添加一个或多个节点
aveknt 求出节点数组元素的平均值
brk2knt 增加断点数组中元素的重次
knt2brk 从节点数组中求得节点及其重次
knt2mlt 从节点数组中求得节点及其重次
sorted 求出节点数组points的元素在节点数组meshpoints中属于第几个分量
aptknt 求出用于生成样条曲线的节点数组

表Ⅰ-33 样条曲线端点和节点处理函数
函 数 描 述
newknt 对分段多项式样条函数进行重分布
optknt 求出用于内插的最优节点数组
chbpnt 求出用于生成样条曲线的合适节点数组

表Ⅰ-34 解线性方程组的函数
函 数 描 述
slvblk 解对角占优的线性方程组
bkbrk 描述分块对角矩阵的详细情况

表Ⅰ-35 样条GUI函数
函 数 描 述
bspligui 在节点处生成B样条曲线
splinetool 用一系列方法生成各种样条曲线

Ⅰ.4 偏微分方程数值解工具箱函数
表Ⅰ-36 偏微分方程求解算法函数
函 数 描 述
adaptmesh 生成自适应网格并求解PDE问题
assema 组合面积的整体贡献
assemb 组合边界条件的贡献
assempde 组合刚度矩阵和PDE问题的右端项
hyperbolic 求解双曲线PDE问题
parabolic 求解抛物线型PDE问题
pdeeig 求解特征值PDE问题
pdenonlin 求解非线性PDE问题
poisolv 在矩形网格上对泊松方程进行快速求解

表Ⅰ-37 用户界面算法函数
函 数 描 述
pdecirc 绘圆
pdeellip 绘椭圆
pdemdlcv 将PDE工具箱1.0模型的M文件转换为PDE工具箱1.0.2版本的格式
pdepoly 绘多边形
pderect 绘矩形
pdetool PDE工具箱图形用户集成界面（GUI）

表Ⅰ-38 几何算法函数
函 数 描 述
csgchk 核对几何描述矩阵的有效性
csgdel 删除最小子域之间的界线
decsg 将建设性实体几何模型分解为最小子域
initmesh 创建初始三角形网格
jigglemesh 微调三角形网格的内部点
pdearcl 在参数表示和圆弧长度之间进行内插
poimesh 在矩形几何图形上生成规则网格
refinemesh 加密一个三角形网格
wbound 写边界条件指定文件
wgeom 写几何指定函数

表Ⅰ-39 绘图函数
函 数 描 述
pdecont 绘等值线图
pdegplot 绘制PDE几何图
pdemesh 绘PDE三角形网格
pdeplot 一般PDE工具箱绘图函数
pdesurf 绘三维表面图

表Ⅰ-40 实用函数
函 数 描 述
Dst idst 离散化sin转换
pdeadgsc 使用相对容限临界值选择三角形
pdeadworst 选择相对于最坏值的三角形
pdecgrad PDE解的变动
pdeent 与给定三角形集合相邻的三角形的指数
pdegrad PDE解的梯度
pdeintrp 从节点数据至三角形中点数据进行内插
pdejmps 对于自适应网格进行误差估计
pdeprtni 从三角形中点数据向节点数据进行内插
pdesde 子域集合中点的指数
pdesdp 子域集合边缘的指数
pdesdt 子域集合三角形的指数
pdesmech 计算结构力学张量函数
pdetrg 三角形几何数据
pdetriq 三角型质量度量
续表
函 数 描 述
Poiasma 用于泊松方程快速求解器的边界点矩阵
poicalc 矩形网格上泊松方程的快速求解器
poiindex 经过规范排序的矩形网格的点的指数
sptarn 求解广义稀疏特征值问题
tri2grid 从PDE三角形网格到矩形网格进行内插

表Ⅰ-41 自定义算法函数
函 数 描 述
pdebound 边界条件M文件
pdegeom 几何模型M文件

表Ⅰ-42 演示函数
函 数 描 述
pdedemo1 单位圆盘上泊松方程的精确解
pdedemo2 求解Helmholtz方程，研究反射波
pdedemo3 求解最小表面问题
pdedemo4 用子域分解求解PDE问题
pdedemo5 求抛物线型问题（热传导方程）
pdedemo6 求双曲线型PDE问题（波动方程）
pdedemo7 点源的自适应求解
pdedemo8 在矩形网格上求解泊松方程

Ⅵ 如何用matlab建立数学模型及求解。哪位高手给个模版。

你好，首先我要说你选择matlab这一强大软件是明智的，它的功能十分全面，其优化工具箱解决你的问题十分方便线性规划的求解程序名为linprog，调用格式为[x,fval,exitflag,output,lambda]
=
linprog(c,A,b,Aeq,beq,lb,ub,x0,options)其中，x：最优解；val：最优解处的函数值；exitflag：程序结束时的状态指示（>0：
收敛，0：
函数调用次数或迭代次数达到最大值（该值在options中指定）
<0：
不收敛）；
Output：包含以下数据的结构变量（iterations
实际迭代次数，
cgiterations
实际PCG迭代次数（大规模计算用），algorithm
实际使用的算法）；lambda：包含以下数据的结构变量（ineqlin
不等式约束的LAGRANGE乘子，
eqlin
等式约束的LAGRANGE乘子，
upper
上界约束的LAGRANGE乘子，
lower
下界约束的LAGRANGE乘子）；c：目标函数矩阵；A/Aeq：不等式/等式限制条件系数矩阵；b/beq：不等式/等式限制条件常数项矩阵；lb：自变量定义域下限；ub：自变量定义域上限；x0：初始解（缺省时程序自动取x0=0）options：包含算法控制参数的结构
实际应用是并没有这么复杂，很多参数缺省就可以了，用你的例题演示就是：（在命令窗口输入）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)计算出x=[0;6]，即x1=0，x2=6fval=-18解释一下linprog函数只能求最小值，所以将目标函数系数全变为相反数，最终得到的结果应为fval的相反数希望以上内容对你学习matlab能有一定帮助，以后可以多看看帮助文件，里面讲解很详细。

Ⅶ 介绍一下matlab仿真中的mu-controller

1．熟悉数学软件MatLab中Statistics工具箱里的各种密度函数和分布函数的作图命令并观看各种图形。
2．会用概率分布函数cdf求各种分布中的不同事件的概率，会用逆概率函数inv求各种分布的α分位点。
背景知识：统计工具箱简介
统计工具箱是一套建立于Matlab数值计算环境的统调分析工具．能够支持范围广泛的统计计算任务，提供工程和科学统计的正枯祥基本能力。其中包括200各个M文件(函数)，主要文持以下各方面的内容。
•概率分布——提供了20种概率分布类型，其中包括连续分布和离散分布，而且每种分布类型均给出5个有用的函数，即概率密度函数、累积分布因数、逆累积分布函数、随机数产生器和均值与方差计算函数。
•参数估计——依据特定分布的原始数据，可以计算分布参数的估计值及共置信区间。
•描述性统计——提供描述数据样本特征的函数，包括位置和散布的度量、分位数估计和处理数据缺夫情况的函数等。
•线性模型——针对线性模型，工具箱提供的函数涉及单因素方差分析、双因素方差分析、多重线性回归、逐步回归、响应曲面预测和岭回归等。
•非线性模型——为非线性模型提供的函数涉及参数估计、多维非线性拟合的交互预测和可视化以及参数和预计值的置信区间计算等。
假设检验——此间提供最通用的假设检验的函数：t检验和z检验。
多元统计——关于多元统计的函数有主成分分析和线性判别分析。
统计绘图——Matlab图形库中添加了box图、正东概率图、威布尔概率图分位数与分位数图等，另外还对多项式拟合和预测的支持进行扩展。
统计工序管理——可绘制通用的管理图和进行工序性能的研究。
试验设计——支持因子设计和D优化设计。
统计工具箱的函数主要分为两类
•数值计算函数
•交互式图形工具函数
前一类工具由—些函数组成，可以通过命令行或自己的应用程序来调用这些函数。其中很多函数为Matlab的M文件，这些文件由一系列实现特殊统计算注的语句构成。可使用下还语句查看这些函数的代码
type function_name
也可以将M文件拷贝下米，然后进行修改，形成按您所需要的算法进行计算的M文件，并将其添加到工具路中。
工具箱所提供的后一类工具是一些能够通过图形用户界面(Gui)来使用的交互式图形工具。这些基于Gui的工具间时也为多项式拟合和预测以及概率函数介发提供环境。
文中的函数参考或详解中包含各类函数使用的具体信息。对函数的描述包括函数调用格式、参数选项以及操作符的完整说明。许多函数说明中包括示例、函数算法的说明以及附加阅读材料的参考等等。
另外，统计工具箱中的函数所采用的数学符号符合以下惯例
线性模型中的参数
E(x) x的期望值，
f(x|a,b) 概率密度函数(x为独立变量，a、b为固定参数)
F(x|a,b) 累积分布函数
I[(a,b)] 指示(indicator)函数
P和q P为事件发生的概率，
q为事件不发生的概率，故P＝1—q
概率密度函数
对于离散分布和连续分布，其相应举搏的概率密度函数pdf(probility Density Function)
有各自不同的含义。
•离散型随机变量：它是只有有穷个或可数个可能值的随机变量，其概率密度函数是
观察到某特定值的概率。
•连续型随机变量：如果存在一非负函数p(x)>=0，使对于任意实数a<=b，x在区 间(a,b)上的取值的概率为
则函数p(x)称作X的概率密度函数，它满足
=1
与离散分布的pdf不同，其观察到果一特定值的概率为零
pdf具有两种性质：
pdf具有两种性质：
•对于每个可能的结果pdf为零或一正数
pdf对整个区间的积分为1。
pdf并非单一函数，而是由一个或多个参数所表征的函数族。一旦选定(或估计)了参数值，此函数才唯一确定。
在统计工具箱中败州，对每种分布的吵函数进行调用的格式是统一的*具体调用格式参见表
下面以正态分布为例，说明pdf函数调用方法。
举例
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函数中的第一个参数提供所要计算其概率密度的点集(自变量x)；其他参数提供能够唯一确定分布的参数值，正态分布需要两个参数：位置参数(均值u)和散度参数(标准差o )。上例中，计算结果变量f则包含了由参数0和1(u＝0， ＝1)所确定的正态分布函数在x取值上的概率密度。
在函数调用时，其小的参数可能是标量(即数量)、矢量或矩阵，出此征给定参数时，需要注意这些参量的长度(或称尺寸、大小等)席该相匹配。例如， 分布的曲函数调用：P＝
betacdf(X,A，B)。其市，x、A和B的长度要么相向(如，它们都是单个标量，或都为包含N个元素的矢量或N*M个元素的距阵)；要么，其中有的参数(假设为)是单个标量，而其他参量为矢量或矩阵，则MatId自动将X扩展为与其他参量相同长度的矢量或矩阵，此矢
量或矩阵的元素均为常量x的佰。我们称这种自动操作方式为矢量扩展规则。
举例：
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
在其他类似函数中，也通常采用矢量扩展规则对各参量进行操作。以后不再一—赘述。
除了表中列出的特定分布的pdf函数外，统计工具箱还给出了通用的pdf调用函
数，凶数名即为pdf。
pdf
功能：可选分布的通用概率密度函数。
格式：Y＝pdf(‘name’，X，Al，A2，A3)
说明：Y＝pdf(‘name’，X，Al，A2，A3)提供了求取统计工具路中任一分布的概率密度值功
能。其中，‘na毗’为特定计布的名称，如‘Normal’、’Gamma’等。X为分
布函数的自变量x的取值矩阵，而A1、A2、A3分别为相应的分布参数值。注
意：由于各种分布所含参数不同，A1、A2、A3的含义各不相同，也并不一定
都是必须的；对于任一分布，A1、A2、A3的值具体如何给出，可参见相应分
布的特定概率密度函数。Y存放结果，为概率密度值距阵。
举例：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
函数betapdf()
功能：计算 分布的概率密度函数
语法：Y＝betapdf(X，A，B)
说明：
Y＝betapdf(A，B) 根据相应的参数A，B计算X中每个值的 分布概率密度。输入的向量或矩阵X，A，B必须形式相同。标量输入将被扩展成和其它输入具有相同维数
的常数短阵或数组。参数A，B必须全部为正，X中的值必须介于0和1之间。
分布概率密度计算。
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
函数binopdf ()
功能：计算二项分布的概率密度
语法：Y＝binopdf(X，N，P)
说明：
Y＝binopdf(X，N，P) 根据相应的参数N，P计算X中每个值的二项分布概率
密度。输入的向量或矩阵X，N，P必须形式相同。标量输入将被扩展成和其它输入具有相
同维数的常数矩阵或数组。参数N必须为正整数，P中的值必须在区间[0,1]上。
一个质量检验员每天检验500个零件。如果1％的零件有缺陷，一天内检验
员没有发现有缺陷零件的概率是多少?检验员发现有缺陷零件的数量最有可能是多少?
计算一天内检验员没有发现有缺陷零件的概率p：
p=binopdf(0,500,0.01)
p=
0. 0066
计算检验员发现有缺陷零件的数量：
y＝binopdf([0：500]，500，0．01);
[x,i]=max(y)
x=
0. 1764
i=
6
因为数组下标i＝1时代表发现0个缺陷零件的概率，所以检验员发现有缺陷零件的
数量最有可能是i—l＝5。
函数exppdf ()
功能：计算指数分布的概率密度函数
语法：Y＝exppdf(X，MU)
说明：
Y＝exppdf(X，MU) 根据相应的参数MU计算X中每个值的指数分布概率密
度。输入的向量或短阵X，MU必须形式相同。标量输入将被扩展成和其它输入具有相同
维数的常数矩薛或数组。参数MU必须为正数。
指数分布概率密度计算。
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
作图
画对数正态分布的概率密度图
x=(0:0.01:10);
y=lognpdf(x,0,1);
plot(x,y);grid;
xlabel(‘\itx’);ylabel(‘概率密度\itp’)
画负二项分布的概率密度图
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])
比较具有相同自由度(V＝10)的非中心t分布(非中心参数DELTA＝1)和
分布，如图所示。
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');
例比较具有相同分子与分母自由度(分别为5和30)的非中心万分布(参数
＝10)和F分布，如图1l 3所示。
累积分布因数与逆累积分布因数
连续型随机变量的累积分布函数cdf，亦称分布函数，完全取决于其概率密度P(x)，数学表达式为
F(x)=
如果f是概率密度函数．则相应的累积分布函数(cdf)F为
F(x)=P(X<=x)=
累积分布函数F(x)表示所观察结果小于或等于x的概率。cdf具有两种性质：
•cdf值F(x)的范围为0一1;
．如果y >=x．则F(y)>=F(x)。
逆累积分布函数icdf返回给定显著概率条件下假设检验的临界位，实际上是cdf的逆函数。
公统计工具箱中，对每种分布的cdf和icdf函数(名称以inv结尾)进行调用的格式是统
一的 另外， 1：具稍提供了通用的累积分布函数cdf和逆累积分布面数icdf，说明如下。
cdf icdf
功能：计算可选分布的累积分布函数和逆累积分布函数。
格式：P＝cdf(‘name’，X，A1，A2，A3)
X＝icdf(‘name’，P,Al,A2.A3)
说明：P＝cdf(‘name’ X，A1，A2，A3)与pdf函数的区别仅在于它是计算某种分布的累积分
布函数值，而不是概率密度值，其他用法与pdf函数相同。
X＝icdf(‘name’，P,Al，A2,A3)为P＝cdf(’name’,X，A1，A2，A3)的逆函数。
举例：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
下面说明正态分布的cdf函数调用方法
x=[--3:0.1:3];
p=normcdf(x,0,1);
共中，变量P包含出参数0和l所确定的正态分布函数在x中所取值上的累积分布函
数值。所用参数含义与pdf函数类同。
下面说明连续的累积分布函数(cdf)与其逆函数(icdf)的关系。
X＝ [-3：0．1：3]；
xnew = norminv(normcdf(x，0,1), 0，1)；
相反地，进行下述计算：
p ＝ [0．1：0．1：0．9]；
pnew = normcdf(norminv(p, 0,1)，0,1)
请对照一下x与xnew和p与pnew,可以发现其中的规律。
连续分布中取值点的cdf计算值为。0～1的概率值，这些概率值的逆cdf则给出其原来
的取值点。
对于离散分布，cdf与其icdf的关系更为复杂些。因为很可能不存在某个值(设为x)
使得x的cdf为p.在这种情况下，其icdf返回使cdf(x)幸p的第一个值x’。如：
x ＝ [0：10]；
y ＝ binoinv[binocdf(x,l 0，0．5), l 0, 0．5]；
请对照—下x与y.
以下的命令说明了进行相反操作所同样存在的问题。
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
逆函数在假设检验和产生置信区间等工作中是很有用的。以下给出获得正态分布的99％置信区间的方法。
p＝ [0．00 5 0．9951
x ＝ norminv(p, 0，l)
x=
-2.5758 2.5758
变量x中的值即为给定概率区间P的条件下，由参数0和1所确定的止态分布函数的逆函数的结果，p(2)-p(1)=0.99．因此，x给出了标准正态分布的99％置信区间。
逆累积分布函数
MATLAB的统计工具箱提供了21种逆累积分布函数，见下表

函数betainv()
功能：求 分布的逆累积分布函数
语法：X＝betainv(P，A，B)
说明：
x＝betainv(P，A，B) 计算P中概率值的 分布(参数为A和B)逆累积分布函数值。输入的向量或矩阵P，A，B必须形式相同。标量输入将被扩展成和其它输入具有相同维数的矩阵。参数A，B必须全部为正，P中的值必须位于区间[0，1]上。
给定概率P和参数a和b的户分布的逆累积分布值为

其中
B()为犀函数。输出结果x中每一个元素是这样一个值，它服从由参数为a和b定义的分布，且其累积分布值为P中相应的概率值。
计算P分布逆分布函数示例。
P＝[0．01 0．5 0．991
x＝betainv(p，10，5)
x=
0.3726 0.6742 0.8981
由上面的结果可以看出，对于参数a＝10，b＝5的雇分布，小于或等于0．3726的值出现的概率为0.0l。类似地，小于或等于0.6742和0.8981的值出现的概率为0．5和0．99。
函数binoitnv()
功能：求二项分布的逆累积分布函数
语法：x＝binoinv(Y，N，P)
说明：
X＝binoiv(Y，N，P) 退回二项累积分布值大于或等于Y的最小的整数值X。
可以认为Y是在N次重复独立试验中事件成功X次的概率，其中对于任意给定的一次试验成功的概率为P。X中的每个值都是小于或等于N的正整数。
输入的向量或短阵Y，N，P必须是形式相同。标量输入将被扩展成和其它输入具有相同维数的常数矩阵。参数N必须为正整数，P和Y中的值必须位于区间[0，1]上。
如果一个棒球队在一个赛季中有162场比赛，任意一场比赛获胜的机会都为50％．那么这支球队在一个赛季中获胜场次的合理范围为多少？假定不可思议的结果
10年才偶然出现一次。
binoinv([0.05 0.95],162,0.5)
ans=
71 91
结果表示这支球队在一个赛季中90％的范围内，获胜的场次在71和9l之间。
函数expinv()
功能：求指数分布的逆累积分布函数
语法；x＝expinv(P，MU)
说明：
x＝expinv(P，MU) 计算P中概率值的指数分布(参数为MU)逆累积分布值。
输入的向量或矩阵P，MU必须形式相同。标量输入将被扩展成和其它输入具有相同维数的常数矩阵。参数MU必须为正数，P中的值必须位于区间[0，1]上。
指数分布的逆累积分市函数定义为

结果x是表示这样一个值，它服从参数为 的指数分布且落在区间[0,x]上的概率为P。
假定灯泡的奉命服从参数 P＝700明日数分布，那么灯泡寿命的中位数是多少?
expinv(0.50,700)
ans=
485.2030
因此，假定买了一箱灯泡，如果700小时是灯泡的平均寿命，那么一半灯泡将在不超过500小时时就会烧掉。
函数chi2inv()
功能；求 分布的逆累积分市函数
语法；X＝chi2inv(P，V)
说明：
x＝chi2inv(P，V) 计算P中概率值的 分布(参数为V)逆累积分布函数值。
输入的向量或矩阵P，V必须形式相同。标量输入将被扩展成和其它输入具有相同维数的常数矩阵。自由度参数V必须为正整数，P中的值必须位于区间[0,1]上。
给定概率P和自由度参数 的 分布的逆累积分布值为

其中
()为 函数。输出结果x中每一个元素是这样一个值，它服从由参数 定义的分布，且其累积分布值为P中相应的概率值。
例 找出一个超过95％样本值的数，其中样本服从自由度为10的 分布
x＝chi2inv(0．95，10)
x=
18.3070
由上面的结果可以发现大于18．3的数只有5％的出现机会
函数morminv()
功能：计算正态分布的逆累积分布面数
语法：x＝norminv(P，MU，SIGMA)
说明：
x＝norminv(P，MU，SIGMA) 计算P中概率值的正态分布(参数为MU和SIGMA)逆累积分布函数值。输入的向量或矩阵P，MU和SIGMA必须形式相同。标量输入将被扩展成和其它输入具有相同维数的常数矩阵。SIGMA中的参数值必须为正数，
P中的值必须位于区间[0,1]上。
正态分布的逆累积分布函数定义为

其中

结果x为上面积分等式的解．其中P被赋予想得到的概率值。
例 找一个区间，使它包含95％的标准正态分布的值。
x＝norminv([0．025 0．975]，0，1)
x=
-1.9600 1.9600
注意区间x不是惟一符合条件的区间，但它是最小的。
x1=norminv([0.01 0.96],0,1)
x1=
-2.3263 1.7507
区间x1也包含了95％的概率值，但它要比x要大。
函数poissnv()
功能：计算泊松分布的逆累积分布函数
语法：x＝poiesinv(P，LAMBDA)
说明：
X＝poissinv(P，LAMBDA) 返回泊松累积分布值大于或等于P的最小的正整数X。输入的向量或矩阵P和LAMBDA必须形式相同，输出X也和它们形式相同。标量输入将被扩展成和其它输入具有相同继数的常数矩阵。参数LAMBDA必须为正数。
例 由某商店过去的销售记录知道，某种商品每月的销售数可以用岁数 ＝25的泊松分布来描述，为了有95％以上的把握不使商品脱销，问商店在每月月底应进该种商品多少件?
Poissinv(0.95,25)
ans=
33

Ⅷ 向量自回归 matlab

数据对M1和PPI建立向量自回归，包括三个季节性虚拟变量毁厅毁（外生的X），D1，D2和D3（伏中这是恩德斯，应用计量经济分析第二版的第五章练习7的数据）。
[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)];%生成纤备虚拟变量。
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);