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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
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
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
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
述capable 性能指标capaplot 性能图ewmaplot 指数加权移动平均图续表函
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
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
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dummyvar 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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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求百分位数用prctile
求极差用range
求四分位极差用iqr
求峰度用kurtosis
求偏度用skewness
求中心矩用moment
求均值用mean
标准差用std
协方差用cov
中位数用median
众数用mode
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正态分布的偏度系数和峰度系数
<h1 style="color:# 麦片财富积分
新手, 积分 30, 距离下一级还需 20 积分
正态分布的偏度系数和峰度系数都是什么意思呢?如果数据符合正态分布,偏度系数和峰度系数分别是多少?如果数据是偏正态分布,它们又是多少?
<h1 style="color:# 麦片财富积分
偏度（Skewness）是描述某变量取值分布对称性的统计量。
如果是正太分布的话.偏度是 三阶中心距,值为0.
,Skewness=0& &&&分布形态与正态分布偏度相同
Skewness&0& &&&正偏差数值较大，为正偏或右偏。长尾巴拖在右边。
Skewness&0& &&&负偏差数值较大，为负偏或左偏。长尾巴拖在左边。
计算公式：
Skewness=E[((x-E(x))/(\sqrt{D(x)}))^3]
| Skewness| 越大，分布形态偏移程度越大。
峰度（Kurtosis）是描述某变量所有取值分布形态陡缓程度的统计量。
它是和正态分布相比较的。
Kurtosis=0& && & 与正态分布的陡缓程度相同。
Kurtosis&0& && & 比正态分布的高峰更加陡峭——尖顶峰
Kurtosis&0& && & 比正态分布的高峰来得平台——平顶峰
计算公式：
Kurtosis=E[ ( (x-E(x))/ (\sqrt(D(x)))& &)^4 ]-3& &四阶中心距-3.
如果是正态分布,那么偏度,峰度均为0.
[ 本帖最后由 蝶剑客 于
15:28 编辑 ]
<h1 style="color:# 麦片财富积分
顶一个，多谢啦！
<h1 style="color:# 麦片财富积分
:victory::victory:多谢指点啊。。。
<h1 style="color:# 麦片财富积分
多谢讲解，学习了
<h1 style="color:# 麦片财富积分
蝶剑客 发表于
**** 作者被禁止或删除 内容自动屏蔽 ****
正态分布偏态系数为0，峰度系数为3&&不是全为0啊。。。
<h1 style="color:# 麦片财富积分
蝶剑客 发表于
**** 作者被禁止或删除 内容自动屏蔽 ****
在某些统计软件中，是将四阶中心距减去3之后对应的值，此时才与0比较的。单纯从峰度系数的概念上讲，应该是等于3的时候，为正态分布。不要误人子弟啊。。。
<h1 style="color:# 麦片财富积分
蝶剑客 发表于
**** 作者被禁止或删除 内容自动屏蔽 ****
顶一个，很有用
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比如数组Aarr=reshape(A,prod(size(A)),1);pd=max(arr)-min(arr);%极差sk=skewness(arr);%偏度ku=kurtosis(arr);%峰度
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