人工精选MATLAB统计分析 视频教程下载
这门课叫《MATLAB统计分析》，但在打开之前，有必要先说清楚一件事：它和软考考证的关系比较间接。如果你的目标是拿一张软考证书，这门课不会讲考点、不刷真题；如果你的目标是在工作里真正用统计方法处理数据，它才值得往下看。下面按“解决什么场景、学完能做什么、适合什么基础”三层来说。 它解决的是哪类工作场
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这门课叫《MATLAB统计分析》，但在打开之前，有必要先说清楚一件事：它和软考考证的关系比较间接。如果你的目标是拿一张软考证书，这门课不会讲考点、不刷真题；如果你的目标是在工作里真正用统计方法处理数据，它才值得往下看。下面按“解决什么场景、学完能做什么、适合什么基础”三层来说。
它解决的是哪类工作场景
不是所有岗位都需要 MATLAB。它最适合的场景，是手上有一批实验数据、测量数据或业务数据，需要用统计方法得出结论，但又不方便丢给 Python 或 R 的情形。比如工程测试里对比两组工艺是否存在显著差异、质量抽检里判断波动是否超出控制线、科研实验里做方差分析与回归拟合、金融或经济数据处理里跑时间序列和假设检验。这类任务的共同点是：数据量不算大，方法要规范，结果要能画出来、写进报告。
MATLAB 在这些场景里的优势是统计工具箱函数齐全、绘图直接、矩阵运算天然贴合数据表结构。课程围绕的正是这条线：把数据读进来、做描述性统计、检验分布、做推断、建模、出图。学完之后，你至少能独立完成一整套小型统计分析流程，而不是只会敲几条命令。
学完能独立做什么
- 对一组或多组数据做描述性统计：均值、中位数、分位数、标准差、偏度峰度，并判断大致分布形态。
- 做常见的假设检验：t 检验、方差分析、卡方检验、非参数检验，并能读懂 p 值和置信区间意味着什么。
- 建立回归模型：一元与多元线性回归、残差诊断、变量筛选，判断模型是否可用。
- 做方差分析与多因素比较，输出可用于报告的结果表。
- 把分析结果画成规范的统计图，直接放进论文或汇报材料。
这里要提醒一句：会调函数不等于会做统计。课程能给你工具和流程，但方法选择背后的判断——该用哪种检验、样本量够不够、前提假设是否满足——需要你自己补一点统计学基础。如果完全没有统计概念，建议边上边查，不要只跟着敲代码。
资料适合什么基础
从内容组织看，它假设你已经会 MATLAB 的基本操作：矩阵、索引、函数调用、脚本与函数文件。如果连这些都不熟，前期会比较吃力，建议先花几天过一遍 MATLAB 入门再回来。数学基础方面，有高中以上的概率统计概念就够跟上，不需要高等数理统计的推导能力。
视频形式适合跟着操作，但统计部分光看容易过。更稳的用法是：每看完一节，拿自己手头的一组真实数据重跑一遍。哪怕只有几十行 Excel，也比纯看演示有效得多。配套的章节笔记适合在两次学习之间做快速回顾，尤其是面试或写报告前翻一遍检验方法和函数用法。
要不要学，看你的目标
如果你在工程、科研、质量、数据分析相关岗位，需要一套能落地的统计分析工具，这门课是务实的选择，投入产出比不错。如果你只是想考软考，它不是对口资料，别把时间花在这里。判断标准很简单：你手上有没有需要用统计方法回答的实际问题。有，就值得学；没有，先攒一个真实问题再回来。
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课程推荐
《MATLAB统计分析 视频教程下载》image.webp 下载附件 保存到相册 2023-2-21 01:23 上传【技能收获】学完可掌握：Vue / 前端工程化。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：Linux 运维工程师、SRE、云计算工程师、DevOps 工程师。云原生与自动化运维仍是企业 IT 刚需方向，认证 + 实战项目组合能显著提升面试通过率，适合向中高级运维或架构岗进阶。 若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。
视频目录（126 节）
课程目录
* 1 【缺失值的处理】-发现缺失值.mp4
* 2 【缺失值的处理】-删除缺失值.mp4
* 3 【缺失值的处理】-缺失值的插补.mp4
* 4 【异常值的处理】-发现异常值-isoutlier函数.mp4
* 5 【异常值的处理】-发现异常值-箱形图.mp4
* 6 【异常值的处理】-删除异常值.mp4
* 7 【异常值的处理】-异常值的插补.mp4
* 8 【数据的平滑】-smoothdata函数.mp4
* 9 【数据变换】-概述.mp4
* 10 【数据变换】-对数变换平方根变换反正弦变换.mp4
* 11 【数据变换】-中心化.mp4
* 12 【数据变换】-标准化.mp4
* 13 【数据变换】-极差标准化(归一化).mp4
* 14 【数据变换】-几种变换的比较.mp4
* 15 【随机变量及其分布】-离散型随机变量及其分布律-分布.mp4
* 16 【随机变量及其分布】-离散型随机变量及其分布律-MATLA.mp4
* 17 【随机变量及其分布】-离散型随机变量及其分布律-示例2.mp4
* 18 【随机变量及其分布】-连续型随机变量及其概率密度-分布和.mp4
* 19 【随机变量及其分布】-分布函数-概念及MATLAB提供的函.mp4
* 20 【随机变量及其分布】-分布函数-示例.mp4
* 21 【随机变量及其分布】-逆累加分布函数.mp4
* 22 【随机数的生成】-随机数生成原理和MATLAB函数.mp4
* 23 【随机数的生成】-生成随机数示例.mp4
* 24 【随机数的生成】-randtool工具.mp4
* 25 【随机变量的数字特征】-数学期望-离散型随机变量的数学期望.mp4
* 26 【随机变量的数字特征】-数学期望-连续型随机变量的数学期望.mp4
* 27 【随机变量的数字特征】-方差.mp4
* 28 【随机变量的数字特征】-常见分布的数学期望和方差.mp4
* 29 【抽样分布】-卡方分布t分布F分布.mp4
* 30 【参数估计】-点估计-矩法.mp4
* 31 【参数估计】-点估计-最大似然法.mp4
* 32 【参数估计】-区间估计.mp4
* 33 【参数估计】-常见分布的参数估计.mp4
* 34 【概率分布图形绘制】-各种分布的图形.mp4
* 35 【概率分布图形绘制】-正态概率图和概率图.mp4
* 36 【概率分布图形绘制】-指定区间的正态分布曲线.mp4
* 37 【概率分布图形绘制】-直方图加拟合线.mp4
* 38 【概率分布图形绘制】-经验累加分布函数曲线.mp4
* 39 【概率分布图形绘制】-威布尔概率图.mp4
* 40 【分布拟合】-APP和dfittool.mp4
* 41 【分布拟合】-fitdist函数.mp4
* 42 【描述集中趋势】-算术平均值中值截尾均值.mp4
* 43 【描述集中趋势】-调和均值几何均值.mp4
* 44 【描述离中趋势】-极差方差标准差.mp4
* 45 【描述离中趋势】-均值很差内四分极值百分位数.mp4
* 46 【描述形状】-峰度.mp4
* 47 【描述形状】-偏度.mp4
* 48 【其他描述】-分组数据描述.mp4
* 49 【其他描述】-包含缺失数据的样本描述.mp4
* 50 【其他描述】-中心矩.mp4
* 51 【频数分析】-原理.mp4
* 52 【频数分析】-函数和示例.mp4
* 53 【统计图形】-常用统计图形.mp4
* 54 【统计图形】-误差条图.mp4
* 55 【统计图形】-散点图.mp4
* 56 【统计图形】-帕累托图.mp4
* 57 【统计图形】-箱形图.mp4
* 58 【统计图形】-直方图.mp4
* 59 【统计图形】-经验累加分布函数图.mp4
* 60 【统计图形】-正态概率图和概率图.mp4
* 61 【统计图形】-q-q图.mp4
* 62 【统计图形】-威布尔图.mp4
* 63 【概述】-假设检验概述.mp4
* 64 【概述】-假设检验的分类.mp4
* 65 【正态性检验】-直方图.mp4
* 66 【正态性检验】-概率图.mp4
* 67 【正态性检验】-QQ图.mp4
* 68 【正态性检验】-峰度-偏度检验.mp4
* 69 【正态性检验】-Jarque-Bera检验.mp4
* 70 【正态性检验】-卡方拟合优度检验.mp4
* 71 【正态性检验】-Kolmogorov-Smirnov检验.mp4
* 72 【正态性检验】-Lilliefors检验.mp4
* 73 【正态性检验】-Anderson-Darling检验.mp4
* 74 【正态性检验】-各种检验方法的比较.mp4
* 75 【方差齐性检验】-简介.mp4
* 76 【方差齐性检验】-单个总体的方差比较.mp4
* 77 【方差齐性检验】-两个正态总体方差的比较.mp4
* 78 【方差齐性检验】-两个非正态总体方差的比较.mp4
* 79 【参数检验】-概述.mp4
* 80 【参数检验】-z检验.mp4
* 81 【参数检验】-单个样本的t检验.mp4
* 82 【参数检验】-两个独立样本的t检验.mp4
* 83 【参数检验】-两个独立样本的t检验示例.mp4
* 84 【参数检验】-配对样本的t检验.mp4
* 85 【数据不满足t检验要求时的处理】-单样本.mp4
* 86 【数据不满足t检验要求时的处理】-两个独立样本.mp4
* 87 【数据不满足t检验要求时的处理】-配对样本.mp4
* 88 【概述】-方差分析概述.mp4
* 89 【方差齐性检验】-多个总体方差的比较.mp4
* 90 【方差齐性检验】-多个总体方差的比较-函数与示例.mp4
* 91 【单因素方差分析】-理论知识和MATLAB函数.mp4
* 92 【单因素方差分析】-多重比较及函数.mp4
* 93 【单因素方差分析】-示例1-平衡数据的情况.mp4
* 94 【单因素方差分析】-示例2-不平衡数据的情况.mp4
* 95 【双因素方差分析】-理论知识和MATLAB函数.mp4
* 96 【双因素方差分析】-示例1-无重复的情况.mp4
* 97 【双因素方差分析】-示例2-平衡数据的情况.mp4
* 98 【多因素方差分析】-多因素方差分析-ANOVAN函数.mp4
* 99 【多因素方差分析】-示例1-处理间的多重比较.mp4
* 100 【多因素方差分析】-示例2-二因素不平衡数据的情况.mp4
* 101 【数据不满足要求时的单因素方差分析】-理论知识和MATLA.mp4
* 102 【数据不满足要求时的单因素方差分析】-示例.mp4
* 103 【数据不满足要求时的双因素方差分析】-理论知识和MATLA.mp4
* 104 【数据不满足要求时的双因素方差分析】-示例.mp4
* 105 【简单线性回归】-一元线性回归概述.mp4
* 106 【简单线性回归】-待定参数的确定-方法.mp4
* 107 【简单线性回归】-待定参数的确定-示例.mp4
* 108 【简单线性回归】-回归诊断-regstats函数.mp4
* 109 【简单线性回归】-回归系数的显著性检验和区间估计.mp4
* 110 【简单线性回归】-假设检验-线性诊断.mp4
* 111 【简单线性回归】-假设检验-残差的独立性诊断.mp4
* 112 【简单线性回归】-假设检验-残差的正态性诊断.mp4
* 113 【简单线性回归】-假设检验-残差的方差齐性诊断.mp4
* 114 【简单线性回归】-异常点诊断.mp4
* 115 【简单线性回归】-强影响点(高杠杆点)诊断.mp4
* 116 【简单线性回归】-判断高杠杆点是否为异常点.mp4
* 117 【简单线性回归】-拟合优度评价和预测.mp4
* 118 【简单线性回归】-可化为一元线性回归的曲线回归问题.mp4
* 119 【多项式拟合】-多项式拟合模型和MATLAB函数.mp4
* 120 【多项式拟合】-示例.mp4
* 121 【非线性回归】-非线性最小二乘拟合.mp4
* 122 【非线性回归】-非线性拟合和绘图.mp4
* 123 【非线性回归】-非线性模型中参数估计值的置信区间.mp4
* 124 【非线性回归】-非线性模型预测值的置信区间.mp4
* 125 【稳健回归】-稳健回归及MATLAB函数.mp4
* 126 【稳健回归】-示例.mp4
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