MATLAB中的统计分析与可视化

# 1. MATLAB统计分析入门

- 1.1 什么是MATLAB？
- 1.2 MATLAB在统计分析中的应用
- 1.3 安装MATLAB及基本环境配置

# 2. 基本统计分析技术

- 2.1 数据导入与预处理
- 2.2 描述性统计分析
- 2.3 假设检验与置信区间
- 2.4 方差分析
- 2.5 相关性分析

在第二章中，我们将介绍MATLAB中基本的统计分析技术。从数据的导入与预处理开始，我们会逐步探讨描述性统计分析、假设检验与置信区间、方差分析以及相关性分析等内容，帮助读者建立起对这些基本统计分析方法的理解和运用能力。

# 3. 高级统计分析技术

- 3.1 回归分析

回归分析是一种用于探究变量之间关系的统计方法。在MATLAB中，可以使用多种函数进行回归分析，例如`fitlm`进行线性回归、`fitnlm`进行非线性回归等。

% 线性回归示例
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2, 4, 5, 4, 5];
mdl = fitlm(x, y);

% 显示回归结果
disp(mdl);

- 3.2 主成分分析

主成分分析是一种降维技术，用于发现数据中的模式和结构。在MATLAB中，可使用`pca`函数进行主成分分析，并可视化结果。

% 主成分分析示例
data = randn(100, 3); % 生成随机数据
[coeff, score, latent, ~, explained] = pca(data);

% 显示主成分分析结果及解释方差比例
disp('主成分分析结果：');
disp(coeff);
disp('解释方差比例：');
disp(explained);

- 3.3 聚类分析

聚类分析是一种将数据分组或分类为相似的对象的技术。MATLAB提供`kmeans`等函数用于聚类分析，可以帮助理解数据的结构。

% 聚类分析示例
data = rand(100, 2); % 生成随机数据
[idx, C] = kmeans(data, 3); % 分成3类

% 可视化聚类结果
scatter(data(:,1), data(:,2), 10, idx, 'filled');
hold on;
plot(C(:,1), C(:,2), 'kx', 'MarkerSize', 15, 'LineWidth', 3);
hold off;

- 3.4 时间序列分析

时间序列分析是一种分析随时间变化的数据的方法。MATLAB提供了许多用于时间序列分析的函数，如`ARIMA`模型等，帮助预测未来趋势。

% 时间序列分析示例
data = csvread('timeser