Matlab代码电池模拟与参数估计工具包

精心编写的 MATLAB 程序，包含： 电池模拟算法 参数估计工具 经过严格测试，保证可靠运行，欢迎交流使用问题。

EM 算法的 MATLAB 工具箱，用来搞定高斯混合模型（GMM）参数估计，挺顺手的一个资源。核心是实现了经典的 E 步和 M 步循环，用起来还蛮丝滑的，适合那种有隐藏变量的场景，比如图像分割、聚类这些。 EmGm脚本应该是里面的主力代码，负责整个EM过程。初始化参数、算后验概率、重新估参数，全都一步到位。写法也比较清爽，不是那种一堆嵌套看不懂的风格，调试起来省心。 要是你之前没太玩过GMM，也不用慌，这个脚本里的步骤逻辑其实还挺清楚的，配合 MATLAB 自带的绘图工具，容易看到每一步的收敛过程。对于理解EM本身也是挺有的。 另外里面还有个license.txt，别忘了看看，涉及开源协议的东

正态分布参数估计命令：[muhat, sigmahat, muci, sigmaci] = normfit(X, alpha) (默认alpha为0.05)其中：- muhat：均值点估计- sigmahat：标准差点估计- muci：均值区间估计- sigmaci：标准差区间估计

正态总体参数估计 命令：normfit(X, alpha) 显著性水平alpha缺省为0.05 返回值： muhat：均值点估计值 sigmahat：标准差点估计值 muci：均值的区间估计 sigmaci：标准差的区间估计

对于其他分布参数估计，可以采用两种方法：1. 当样本容量充分大时（n>50），根据中心极限定理，近似服从正态分布。2. 使用 MATLAB 工具箱中提供的特定分布函数进行估计：- [muhat, muci] = expfit(X,alpha)：在显著性水平 alpha 下，计算指数分布数据 X 的均值的点估计和区间估计。- [lambdahat, lambdaci] = poissfit(X,alpha)：在显著性水平 alpha 下，计算泊松分布数据 X 的参数的点估计和区间估计。- [phat, pci] = weibfit(X,alpha)：在显著性水平 alpha 下，计算 Weibu

参数估计可以通过矩法和最大似然法来进行点估计。使用MLE函数进行常见分布的参数估计，实现了参数的区间估计。MATLAB统计工具箱提供了多种参数估计函数，详细内容请参考相关文档。

本研究涉及2D和3D布朗运动的在线模拟，探讨了使用EWMA和GARCH(1,1)模型进行股票模拟，以及基于欧拉近似的单因素均衡利率模型的模拟、估计和残差检验。同时，文章还考察了随机利率下的蒙特卡罗期权定价问题。

专为医学生、临床医生和公共卫生医师打造的卫生统计学第八版学习资料，深入讲解参数估计的各种方法，助力提升统计学分析能力。

非参数估计的可转债，嗯，这个资源挺有料的。文章是 2007 年的，虽然不新，但讲得还挺实在。用了核密度估计这招，专门可转债的价值——比如像华菱转债这种带转股条款的，估值起来真不容易。作者不是靠传统金融模型那一套，而是走了统计这条路，看得出来还挺注重实证。你要是做前端的，刚好对金融数据可视化感兴趣，这篇值得一看，数据+方法一应俱全。