MATLAB数理统计上机练习

苏良军著《高等数理统计》涵盖概率论、分布理论、渐进理论等基础，并深入探讨数据降维、极大似然估计、贝叶斯估计等现代统计估计方法。同时，本书也涵盖假设检验理论，包括参数模型检验、非参数模型检验等内容。此外，还包含区间估计、方差分析、回归分析（含结构突变检验、多重共线性等）等高级统计方法的介绍。附录提供了必要的矩阵知识。

MATLAB 数理统计工具箱是一套全面的软件工具，用于执行各种数理统计分析和计算。本指南详细介绍了工具箱的功能和使用方法。

这个程序集包含了MATLAB概率与数理统计教材所有章节的代码示例。每个程序都简洁易懂，非常适合学习和参考。如果你正在学习MATLAB，或者对概率与数理统计感兴趣，这个程序集会是一个很好的资源。

MATLAB 的《概率与数理统计》，张德丰主编的，嗯，用来做数理统计的建模还挺顺手的。书里配套的源码资源也比较全，适合你边学边跑代码。像那些normrnd、chi2inv这类函数，书里不光讲原理，还结合实际例子讲怎么用，蛮实用的。 书的代码部分比较适合入门到中级的同学，变量命名清晰，注释也不少。打开matlab跑一跑，图像、分布曲线一眼就能看出结果。嗯，不用总是查文档那种痛感，熟悉后效率还挺高。 除了主书的内容，你可以顺手看看相关资源：《MATLAB 概率与数理统计程序集》、《SAS 统计》的电子工业出版社版本，还有蛮多PPT和复习资料，下载都挺方便的。 如果你对贝叶斯感兴趣，推荐顺带读下《数

MATLAB 的概率与数理统计资料，老师分享的，真是宝藏级别的内容。资料挺全的，从公式整理到习题答案，还有 PPT 和源码。讲得也不死板，搭配上 MATLAB 跑一跑，理解更快，像什么泊松定理、贝叶斯这些，拿来实验一下，效果挺直观的。 MATLAB 的数理统计用起来还是蛮顺手的，尤其是你要写点数据类的小工具，比如模拟概率分布、可视化抽样结果这些。你看它那个源码，直接能跑，省不少事。 还有一个我觉得挺实用的就是公式整理那篇，嗯，考试复习或者写总结时拿来对一对，方便。而且习题详解也蛮全的，做题卡壳的时候翻翻它，能帮你省下多查书的时间。 像贝叶斯那本资料我也推荐，虽然偏理论点，但你要真准备进阶一下，

本书配套源码，包含： 概率分布计算与统计特征、数字特征计算、统计图绘制、点估计与区间估计、假设检验、方差分析、曲线拟合、回归分析、因素分析、聚类分析、正交实验设计分析、多元方差分析、判别分析、隐马尔可夫模型建模与参数估计及其在语音识别中的应用。

高等数理统计的课程和笔记资源，整理得挺全面的，尤其对刚上手或复习的朋友来说友好。你要是学到假设检验、似然估计这些点，有现成例子和配套笔记，能少走不少弯路。相关的 MATLAB 和 SPSS 的资料也整理进来了，上机也不用瞎摸索了。

利用Matlab进行数理统计实验，验证泊松定理，即无穷次贝努力试验结果近似服从泊松分布。

《MATLAB 概率与数理统计》的结构挺清晰，从基础到进阶，内容安排得比较合理。九章内容，每章都有主题，像第一章讲数据类型，后面逐步过渡到回归、多元，还带你玩玩隐马尔可夫模型。嗯，用的是 R2009a 版本，虽然有点老，但够用，尤其适合刚入门的你，工具和语法都比较稳定。 MATLAB 的统计工具箱配合书里的例子，做工程还挺顺手的，比如你要跑个线性回归、估个概率分布，书里都有手把手的演示，直接上手就行。讲的不仅是理论，更多是实操，尤其是你做信号、图像这些应用类的项目，真的有。 如果你是工科背景，统计学不太扎实，这本书也蛮友好，基本概念、图表、分布估计讲得都挺清楚，配的案例也贴近工程场景，不像有些