MATLAB.Exponenta
–Û·Ë͇ Matlab&Toolboxes
  Математика\Statistics Toolbox

Statistics Toolbox 5.0. Руководство пользователя.

Содержание

1. Одномерные распределения
1.1. Классификация одномерных распределений Statistics Toolbox 5.0
1.2. Задачи группы функций одномерных распределений
1.2.1. Расчет функции плотности вероятности
1.2.2. Расчет функции распределения
1.2.3. Расчет обратной функции распределения
1.2.4. Расчет математического ожидания и дисперсии по известным параметрам закона распределения
1.2.5. Генерация псевдослучайных чисел по заданному закону распределения
1.2.6. Расчет точечных и интервальных оценок параметров законов распределения
1.2.7. Расчет отрицательного логарифма функции максимального правдоподобия
1.3. Интерактивные функции анализа одномерных распределений
1.3.1. Анализ распределения значений выборки одномерной случайной величины
1.3.2. Графический анализ одномерных функций распределения
1.3.3. Интерактивная генерация и анализ выборки псевдослучайных чисел по заданному закону
1.4. Законы распределения вероятностей Statistics Toolbox 5.0
1.4.1. Бета распределение
1.4.2. Биномиальное распределение
1.4.3. Распределение хи-квадрат
1.4.4. Смещенное распределение хи-квадрат
1.4.5. Дискретное равномерное распределение
1.4.6. Экспоненциальное распределение
1.4.7. Распределение экстремальных значений
1.4.8. Распределение Фишера
1.4.9. Смещенное распределение Фишера
1.4.10. Гамма распределение
1.4.11. Геометрическое распределение
1.4.12. Гипергеометрическое распределение
1.4.13. Логнормальное распределение
1.4.14. Отрицательное биномиальное распределение
1.4.15. Нормальное распределение
1.4.16. Распределение Пуассона
1.4.17. Распределение Релея
1.4.18. Распределение Стьюдента
1.4.19. Смещенное распределение Стьюдента
1.4.20. Непрерывное равномерное распределение
1.4.21. Распределение Вейбулла
2. Описательная статистика
2.1. Расчет оценок центра группирования выборки
2.2. Расчет оценок разброса выборки
2.3. Анализ выборки с пропущенными значениями
2.4. Анализ группированных данных
2.5. Расчет процентилей и непараметрическая оценка закона распределения выборки
2.5.1. Расчет процентилей выборки
2.5.2. Непараметрическая оценка функции плотности распределения вероятностей выборки
2.5.3. Эмпирическая функция распределения вероятностей
2.6. Бутстреп моделирование
3. Анализ линейных моделей
3.1. Однофакторный дисперсионный анализ
3.2. Двухфакторный дисперсионный анализ
3.3. Многофакторный дисперсионный анализ
3.4. Дисперсионный анализ со случайными эффектами
3.5. Ковариационный анализ
3.6. Множественная линейная регрессия
3.7. Пошаговая регрессия
3.8. Обобщенная линейная регрессия
3.9. Робастные и непараметрические методы
3.9.1. Робастная регрессия
3.9.2. Однофакторный дисперсионный анализ Краскала-Уоллиса
3.9.3. Двухфакторный дисперсионный анализ Фридмана
4. Нелинейный регрессионный анализ
4.1. Нелинейный регрессионный анализ методом наименьших квадратов
4.2. Иерархический нелинейный регрессионный анализ
5. Проверка параметрических и непараметрических гипотез
5.1. Проверка параметрических гипотез
5.2. Проверка непараметрических гипотез
6. Анализ многомерных наблюдений
6.1. Анализ главных компонент
6.2. Факторный анализ
6.3. Многомерный дисперсионный анализ
6.4. Кластерный анализ
6.4.1. Иерархическая кластеризация
6.4.2. Кластеризация по внутригрупповым средним
6.5. Классическое многомерное шкалирование
7. Планирование эксперимента
7.1. Планы полного факторного эксперимента
7.2. Планы дробного факторного эксперимента
7.3. Планы формирования поверхностей отклика
7.3.1. Центральные композиционные планы
7.3.2. Планы Бокса-Бенкина
7.4. D-оптимальные планы
8. Скрытые модели Маркова
8.1. Цепи Маркова
8.2. Анализ процессов на основе скрытых моделей Маркова
9. Статистический анализ качества
9.1. Контрольные карты
9.2. Анализ воспроизводимости технологических процессов
10. Графический статистический анализ
10.1. Диаграмма размаха выборки
10.2. Графический анализ соответствия распределения выборки заданному закону
10.3. Графики рассеяния


Поиск по сайту:

Система Orphus

Яндекс.Метрика