【实战演练】MATLAB学生成绩数据的统计分析

# 2.1 数据文件读取

### 2.1.1 txt文件读取

MATLAB 中使用 `textread` 函数读取 txt 文件。其语法为：

data = textread(filename, format, headerlines, delimiter)

其中：

- `filename`：txt 文件的路径和文件名。
- `format`：指定数据格式，如 '%f' 表示读取浮点数。
- `headerlines`：跳过文件开头的行数，默认为 0。
- `delimiter`：指定分隔符，默认为空格。

例如，读取名为 `data.txt` 的 txt 文件，其中数据以空格分隔：

data = textread('data.txt', '%f', 0, ' ');

# 2. 数据导入与处理

### 2.1 数据文件读取

MATLAB提供了多种函数来读取不同格式的数据文件，包括txt、csv、xls等。

#### 2.1.1 txt文件读取

txt文件是一种简单的文本文件，每一行包含一个数据点。可以使用`textscan`函数读取txt文件：

data = textscan(filename, '%f', 'Delimiter', ',');

其中：

- `filename`是txt文件的文件名。
- `'%f'`指定数据类型为浮点数。
- `'Delimiter', ','`指定分隔符为逗号。

#### 2.1.2 csv文件读取

csv文件是一种以逗号分隔值的文本文件。可以使用`csvread`函数读取csv文件：

data = csvread(filename);

其中：

- `filename`是csv文件的文件名。

### 2.2 数据预处理

数据预处理是数据分析中至关重要的一步，它可以去除数据中的噪声和异常值，提高数据的质量。

#### 2.2.1 缺失值处理

缺失值是指数据集中缺失的数据点。处理缺失值的方法有多种，包括：

- 删除缺失值：如果缺失值较少，可以删除缺失值。
- 填充缺失值：可以使用均值、中位数或众数等方法填充缺失值。

#### 2.2.2 异常值处理

异常值是指与其他数据点明显不同的数据点。处理异常值的方法有多种，包括：

- 删除异常值：如果异常值明显错误，可以删除异常值。
- 转换异常值：可以使用对数转换或其他方法转换异常值。
- 保留异常值：如果异常值有意义，可以保留异常值。

**代码示例：**

% 读取txt文件
data = textscan('data.txt', '%f', 'Delimiter', ',');

% 处理缺失值
data(isnan(data)) = mean(data);

% 处理异常值
data(data > 100) = 100;

**逻辑分析：**

- 首先，使用`textscan`函数读取txt文件。
- 然后，使用`isnan`函数检测缺失值，并用均值填充缺失值。
- 最后，使用逻辑判断语句检测异常值，并将其限制在100以内。

# 3.1 描述性统计

描述性统计旨在对数据进行总结和描述，提供对数据