Matlab统计功能详解：与S_PLUS对比及常用分布与检验

Mablab统计功能简介是一篇详细介绍了Matlab这款强大的数值计算软件在统计分析领域的应用和特性文章。该文档将Matlab的统计功能与业界另一知名统计软件S-PLUS进行了比较，以便读者更好地理解两者之间的异同。主要内容涵盖了以下几个关键部分： 1. **Matlab统计功能概览**：首先，文章概述了Matlab提供的统计工具箱，这包括一系列内置函数，用于处理数据的各个方面，如概率分布、描述性统计、图形化展示、假设检验、线性和非线性模型，以及多变量统计等。 2. **概率分布功能**：文章详细列出了Matlab中的概率分布函数，如*pdf*(概率密度函数)、*cdf*(累积分布函数)、*inv*(逆函数)和*randn*(生成随机数)。与之对比，S-PLUS中相应的函数包括*d*、*p*、*q*和*r*。举例涉及了多种连续型分布，如Beta、指数、Gamma、对数正态、正态、均匀和Weibull分布，以及卡方、非中心卡方、F、t和非中心t分布。 3. **离散型分布**：文章还介绍了Matlab处理二项、几何、超几何和负二项分布的能力，以及泊松分布的函数，这些是针对离散数据的统计分析工具。 4. **特定示例**：文中提到了计算标准正态分布概率密度函数在x=0时的值，使用的是Matlab命令`>>no`，尽管具体执行未给出，但展示了Matlab在实际操作中的直观性。 5. **参考资料**：最后，文章提供了几个参考资料，如Statistical Toolbox文档、《Computational Statistics Handbook with MATLAB》和《S-PLUS 6 for Windows Guide to Statistics》，这些资源对于深入学习和进一步探索Matlab的统计功能非常有用。 通过阅读这篇简介，用户可以了解到Matlab在统计分析方面的强大功能，有助于提高数据分析效率，并能够对比选择适合自己需求的统计软件。无论是初学者还是专业人士，都可以从中受益，掌握如何利用Matlab进行高效的数据处理和统计建模。