matlab-第10講數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析-文庫吧資料
2025-05-21 14:25本頁面
【正文】 假設(shè) “ 油價均值相同 ” 是不合理的 . 2. 95%的置信區(qū)間為 [,],說明一月份油 價比二月份油價約低 1至 6分 . 3. sig值為 , 遠小于 , 不能接受 “ 油價均 相同 ” 假設(shè) . To MATLAB（ liti9） 例 9 試檢驗例 8中一月份油價 Price1與二月份的油價 Price2均值是否相同 . 解 用以下命令檢驗 [h,sig,ci] = ttest2(price1,price2) 2021/6/14 42 非參數(shù)檢驗：總體分布的檢驗 Matlab工具箱提供了兩個對總體分布進行檢驗的命令 : （ 1） h = normplot(x) （ 2） h = weibplot(x) 此命令顯示數(shù)據(jù)矩陣 x的正態(tài)概率圖 .如果數(shù)據(jù)來自于正態(tài)分布，則圖形顯示出直線性形態(tài) .而其它概率分布函數(shù)顯示出曲線形態(tài) . 此命令顯示數(shù)據(jù)矩陣 x的 Weibull概率圖 .如果數(shù)據(jù)來自于 Weibull分布，則圖形將顯示出直線性形態(tài) .而其它概率分布函數(shù)將顯示出曲線形態(tài) . 返回 2021/6/14 43 例 10 一道工序用自動化車床連續(xù)加工某種零件 ， 由于刀具損壞等會出現(xiàn)故障 .故障是完全隨機的 ， 并假定生產(chǎn)任一零件時出現(xiàn)故障機會均相同 .工作人員是通過檢查零件來確定工序是否出現(xiàn)故障的 .現(xiàn)積累有 100次故障紀(jì)錄 ， 故障出現(xiàn)時該刀具完成的零件數(shù)如下： 459 362 624 542 509 584 433 748 815 505 612 452 434 982 640 742 565 706 593 680 926 653 164 487 734 608 428 1153 593 844 527 552 513 781 474 388 824 538 862 659 775 859 755 49 697 515 628 954 771 609 402 960 885 610 292 837 473 677 358 638 699 634 555 570 84 416 606 1062 484 120 447 654 564 339 280 246 687 539 790 581 621 724 531 512 577 496 468 499 544 645 764 558 378 765 666 763 217 715 310 851 試觀察該刀具出現(xiàn)故障時完成的零件數(shù)屬于哪種分布 . 2021/6/14 44 解 數(shù)據(jù)輸入 To MATLAB（ liti101） 作頻數(shù)直方圖 hist(x,10) 分布的正態(tài)性檢驗 normplot(x) 參數(shù)估計： [muhat,sigmahat,muci,sigmaci] = normfit(x) （看起來刀具壽命服從正態(tài)分布） （刀具壽命近似服從正態(tài)分布） 估計出該刀具的均值為 594，方差 204，均值的 [ ， ]，方差的 [ ， ]. To MATLAB（ liti104） To MATLAB（ liti102） To MATLAB（ liti103） 2021/6/14 45 假設(shè)檢驗 To MATLAB（ liti105） 已知刀具的壽命服從正態(tài)分布，現(xiàn)在方差未知的情況下，檢驗其均值 m 是否等于 594. 結(jié)果： h = 0， sig = 1， ci =[， ]. 檢驗結(jié)果 : 1. 布爾變量 h=0, 表示不拒絕零假設(shè) . 說 明提出的假設(shè)壽命均值 594是合理的 . 2. 95%的置信區(qū)間為 [， ], 它 完全包括 594, 且精度很高 . 3. sig值為 1, 遠超過 , 不能拒絕零假 設(shè) . 返回 2021/6/14 46 某校 60名學(xué)生的一次考試成績?nèi)缦?: 93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 75 66 85 70 94 84 83 82 80 78 74 73 76 70 86 76 90 89 71 66 86 73 80 94 79 78 77 63 53 55 1)計算均值、標(biāo)準(zhǔn)差、極差、偏度、峰度，畫出直方圖； 2)檢驗分布的正態(tài)性； 3)若檢驗符合正態(tài)分布，估計正態(tài)分布的參數(shù)并檢驗參數(shù) . 2021/6/14 47 據(jù)說某地汽油的價格是每加侖 115美分 ， 為了驗證這種說法 ， 一位學(xué)者開車隨機選擇了一些加油站 ， 得到某年一月和二月的數(shù)據(jù)如下： 一月： 119 117 115 116 112 121 115 122 116 118 109 112 119 112 117 113 114 109 109 118 二月： 118 119 115 122 118 121 120 122 128 116 120 123 121 119 117 119 128 126 118 125 1） 分別用兩個月的數(shù)據(jù)驗證這種說法的可靠性； 2） 分別給出 1月和 2月汽油價格的置信區(qū)間； 3）給出 1月和 2月汽油價格差的置信區(qū)間 . 。 z=normpdf(x,0,2)。 To MATLAB(tjl) 返回 2021/6/14 29 三 、 常見概率分布的函數(shù) 常見的幾種分布的命令字符為：正態(tài)分布： norm 指數(shù)分布： e x p帕松分布： p o i s s ? 分布： b e ta威布爾分布： w e i b 2? 分布： c hi2 t 分布： t F 分布： FMatlab工具箱對每一種分布都提供五類函數(shù)，其命令字符為： 概率密度： pdf 概率分布： cdf 逆概率分布： inv 均值與方差： stat 隨機數(shù)生成： rnd （當(dāng)需要一種分布的某一類函數(shù)時，將以上所列的分布命令字符與函數(shù)命令字符接起來，并輸入自變量（可以是標(biāo)量、數(shù)組或矩陣）和參數(shù)即可 .） 2021/6/14 30 例 2 畫出正態(tài)分布 )1,0(N 和 )2,0(2N 的概率密度函數(shù)圖形 .在 Matlab中輸入以下命令： x=6::6。 ,。 save data t x y 進行統(tǒng)計分析時，調(diào)用數(shù)據(jù)文件 data中的數(shù)據(jù)。 命令格式： x=a:h:b t=78:87 分別以 x和 y代表變量職工工資總額和商品零售總額。139。iixf?的矩形， 1,2,1,39。 139。239。
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