MATLAB绘制股票平均价格变化的正态分布检验

资源摘要信息: "该文件名为“data_processing-master”的压缩包文件包含了使用MATLAB进行数据分析的全过程，特别是在处理股票数据方面的应用。本文将对以下知识点进行详细说明： 1. 数据分析的基本概念和方法 数据分析是指对收集来的大量数据进行清洗、转换、分析、可视化等操作，以发现其中的有用信息、模式、趋势和关联，特别是对于像股票这样的金融数据。本案例中，数据的来源是上证A股中的上海机场股票数据。 2. 数据的读取和预处理 预处理包括将原始数据读入MATLAB，并保留指定的列（代码、简称，日期，开盘价，收盘价，成交金额），同时删除包含空值的行。这是数据分析的前期准备工作，关系到数据质量和分析结果的准确性。 3. 数据的汇总和统计 在预处理的基础上，需要进一步汇总数据，以获取每个月的平均开盘价、平均收盘价和总成交金额。这里的操作涉及对数据进行分组和计算，是数据分析的核心步骤之一。 4. 数据可视化 通过绘制图形，横坐标设为月份，纵坐标为股价，展示平均开盘价和平均收盘价随月份变化的曲线图。这有助于直观地观察股票价格随时间的变化趋势。 5. 正态分布检验 正态分布是统计学中一个非常重要的概念，它的检验可以帮助我们理解数据分布的特性。在本案例中，对所有月份的总成交金额进行正态分布检验，以评估这组数据是否符合正态分布。正态分布检验的方法包括Kolmogorov-Smirnov检验、Shapiro-Wilk检验、卡方检验等。 6. MATLAB编程应用 本案例的全过程用到了MATLAB编程语言，从数据读取到数据处理再到图形绘制和正态分布检验。MATLAB是一个强大的数学计算软件，特别适合于矩阵运算、数据分析、算法开发以及工程计算等领域。 总结以上知识点，本文件详细介绍了如何利用MATLAB进行上证A股的股票数据分析，包括数据预处理、汇总、可视化以及统计检验的全过程。同时，该文件也提供了一个实用的案例，帮助理解数据分析在实际应用中的重要性和操作方法。" 以上摘要内容详细介绍了文件标题和描述中所涉及的知识点，包括数据分析的基本概念、数据的读取与预处理、数据汇总与统计、数据可视化、正态分布检验以及MATLAB编程应用。