MATLAB数理统计工具箱详解：参数估计与分布函数

"这篇文档介绍了MATLAB中的数理统计工具箱，主要涵盖了参数估计和累积分布函数相关的函数，包括各种分布的数据参数估计、置信区间计算以及对应的累积分布函数和概率密度函数。" MATLAB的数理统计工具箱提供了一系列方便用户进行统计分析的函数，适合对数理统计有一定了解的用户使用。该工具箱中的函数主要用于处理各种概率分布的参数估计和分布函数的计算。 1. 参数估计: - `betafit`: 用于β分布数据的参数估计和置信区间计算。 - `betalike`: 提供β分布的对数似然函数。 - `binofit`: 适用于二项分布数据的参数估计与置信区间。 - `expfit`: 对指数分布数据进行参数估计和置信区间的计算。 - `gamfit`: 处理γ分布数据的参数估计和置信区间。 - `gamlike`: γ分布的对数似然函数。 - `mle`: 最大似然估计，适用于多种分布的参数估计。 - `normfit`: 正态分布数据的参数估计和置信区间。 - `poissfit`: 泊松分布数据的参数估计和置信区间。 - `unifit`: 计算均匀分布数据的参数估计。 - `weibfit`: Weibull分布数据的参数估计和置信区间。 2. 累积分布函数: - `betacdf`: 计算β分布的累积分布函数。 - `binocdf`: 二项分布的累积分布函数。 - `cdf`: 通用函数，用于计算选定的累积分布函数。 - `chi2cdf`: χ²分布的累积分布函数。 - `expcdf`: 指数分布的累积分布函数。 - `fcdf`: F分布的累积分布函数。 - `gamcdf`: γ分布的累积分布函数。 - `geocdf`: 几何分布的累积分布函数。 - `hygecdf`: 超几何分布的累积分布函数。 - `logncdf`: 对数正态分布的累积分布函数。 - `nbincdf`: 负二项分布的累积分布函数。 - `ncfcdf`: 偏F分布的累积分布函数。 - `nctcdf`: 偏t分布的累积分布函数。 - `ncx2cdf`: 偏χ²分布的累积分布函数。 - `normcdf`: 正态分布的累积分布函数。 - `poisscdf`: 泊松分布的累积分布函数。 - `raylcdf`: Rayleigh分布的累积分布函数。 - `tcdf`: t分布的累积分布函数。 - `unidcdf`: 离散均匀分布的累积分布函数。 - `unifcdf`: 连续均匀分布的累积分布函数。 - `weibcdf`: Weibull分布的累积分布函数。 3. 概率密度函数: - `betapdf`: β分布的概率密度函数。 - `binopdf`: 二项分布的概率密度函数。 - `chi2pdf`: χ²分布的概率密度函数。 - `exppdf`: 指数分布的概率密度函数。 - `fpdf`: F分布的概率密度函数。 - `gampdf`: γ分布的概率密度函数。 - `geopdf`: 几何分布的概率密度函数。 - `hygepdf`: 超几何分布的概率密度函数。 - `lognpdf`: 对数正态分布的概率密度函数。 - `nbinpdf`: 负二项分布的概率密度函数。 用户可以通过在MATLAB的工作空间中输入`help`加上函数名来获取每个函数的详细使用方法和参数说明。这些函数使得用户能够轻松地对不同类型的统计数据进行分析，如估计参数、计算分布函数等，极大地提升了统计分析的效率和准确性。