MATLAB数据统计分析的基本统计量

Excel统计分析功能概述 Excel强大的统计分析功能，可以帮助我们从数据中挖掘信息，并进行有效的决策。 Excel 2003 新增功能 Excel 2003 在统计分析方面新增了一些实用功能，进一步提升了数据处理效率。 统计方法分类 统计方法主要分为描述统计和推断统计两大类。 描述统计: 用于概括和描述数据的基本特征，例如平均值、标准差等。 推断统计: 基于样本数据，对总体特征进行估计和检验，例如假设检验、回归分析等。

Pandas模块提供了丰富的描述性统计指标函数，包括求和、求均值、求最小值和最大值等。

职业暴露数据服从对数正态分布，采用无偏估计、极大似然估计得到均值。并对置信区间进行近似计算。

SAS 的统计教程 PDF 版，内容挺全面，尤其适合刚上手的小伙伴。安装、环境配置、基本语法这些都讲得比较细，还有不少实操例子，跟着敲一遍，思路就顺了。数据导入、导出这块讲得也蛮细，像 Excel、CSV 什么的都能找到方法。统计部分还不错，常见的像统计、回归都有实例，代码也不复杂，跑一遍就懂了。图形展示这块也是加分项，像散点图、直方图那种，SAS 起来还是挺方便的。如果你是做科研或者数据方向的，值得收藏。

这份教程基于CANOCO，专注于丰富的数据统计分析，为用户提供详尽的辅导。

本指南针对非数学背景人士，使用 R 统计程序对语言数据进行统计分析，适用于各类定量语言数据使用者。

如果你正在数据，是在数据的分布形态时，SPSS 的统计量工具实用。偏度（Skewness）就是其中一个，可以你理解数据是否对称，或者数据的偏斜程度。对于大多数统计来说，了解这些分布特性能让你更准确地数据哦。如果你对数据的峰度感兴趣，可以参考相关的链接，SPSS 也了详细的功能去这些内容。数据时，记得灵活运用这些统计量，你更清晰地看出数据的特点。

假设检验的 MATLAB 实现，思路清晰，代码也不复杂，挺适合做数据时拿来就用的。尤其是ztest这个函数，检验均值时顺手。你只要知道已知方差是多少、要比的目标均值是哪个，就能快速判断这个假设靠不靠谱。tail参数还能灵活控制是双侧还是单侧检验，基本覆盖常见场景。输出的h、sig、ci也实用，一个表示是否拒绝假设，一个给出显著性概率，还有一个置信区间，数据一目了然。 页面还贴心附上了几个相关资源链接，比如显著性水平、置信区间的，还有 SPSS 的练习和半监督特征选择的代码，适合你进一步拓展。对了，默认alpha是 0.05，除非你有需求，一般就用这个就行了。如果你是用 MATLAB 做科研或者

常用的计量经济和统计分析软件包括：EViews、SAS、SPSS、Stata、MATLAB、S-Plus、R。