MATLAB统计分析

课程目录

1-1 [数据导入和清洗] 数据导入和清洗简介 (06:31)
1-2 [数据导入和清洗] 【表】表简介 (04:35)
1-3 [数据导入和清洗] 【表】直接创建表 (02:18)
1-4 [数据导入和清洗] 【表】先创建内容再添加列名 (02:02)
1-5 [数据导入和清洗] 【表】创建空表后添加列数据 (01:19)
1-6 [数据导入和清洗] 【表】通过类型转换创建表 (03:28)
1-7 [数据导入和清洗] 【表】表的信息 (04:58)
1-8 [数据导入和清洗] 【数据输入和输出】readtable函数 (06:16)
1-9 [数据导入和清洗] 【数据输入和输出】writetable函数 (03:19)
1-10 [数据导入和清洗] 【数据清洗】列索引 (04:19)
1-11 [数据导入和清洗] 【数据清洗】添加列 (01:32)
1-12 [数据导入和清洗] 【数据清洗】插入列 (01:33)
1-13 [数据导入和清洗] 【数据清洗】已有列数据转换得到新列 (01:41)
1-14 [数据导入和清洗] 【数据清洗】修改列名 (02:33)
1-15 [数据导入和清洗] 【数据清洗】修改列的数据类型 (02:48)
1-16 [数据导入和清洗] 【数据清洗】修改列的数据 (01:36)
1-17 [数据导入和清洗] 【数据清洗】移动列 (01:39)
1-18 [数据导入和清洗] 【数据清洗】合并列 (01:58)
1-19 [数据导入和清洗] 【数据清洗】拆分列 (01:57)
1-20 [数据导入和清洗] 【数据清洗】删除列 (03:28)
1-21 [数据导入和清洗] 【数据清洗】行索引 (04:01)
1-22 [数据导入和清洗] 【数据清洗】直接添加行 (01:29)
1-23 [数据导入和清洗] 【数据清洗】已有行数据转换得到新行 (02:07)
1-24 [数据导入和清洗] 【数据清洗】删除行 (02:18)
1-25 [数据导入和清洗] 【数据清洗】区域(值)索引 (05:40)
1-26 [数据导入和清洗] 【数据清洗】修改单个值 (02:22)
1-27 [数据导入和清洗] 【数据清洗】修改不连续区域的值 (01:34)
1-28 [数据导入和清洗] 【数据清洗】修改连续区域的值 (01:38)
1-29 [数据导入和清洗] 【数据清洗】修改全部值 (01:20)
1-30 [数据导入和清洗] 【数据清洗】数据排序 (04:43)
1-31 [数据导入和清洗] 【数据清洗】数据筛选 (05:19)
1-32 [数据导入和清洗] 【数据清洗】数据转置 (02:22)
1-33 [数据导入和清洗] 【数据清洗】合并多表数据 (07:46)
1-34 [数据导入和清洗] 【数据清洗】表的拼接 (02:57)
1-35 [数据导入和清洗] 【数据清洗】集合运算 (04:39)
2-1 [数据预处理] 数据预处理简介 (02:43)
2-2 [数据预处理] 【重复值的处理】删除数据中的重复值 (03:26)
2-3 [数据预处理] 【缺失值的处理】- 发现缺失值 (07:18)
2-4 [数据预处理] 【缺失值的处理】- 删除缺失值 (03:24)
2-5 [数据预处理] 【缺失值的处理】- 缺失值的填充 (06:16)
2-6 [数据预处理] 【异常值的处理】- 发现异常值 (09:21)
2-7 [数据预处理] 【异常值的处理】- 删除异常值 (02:20)
2-8 [数据预处理] 【异常值的处理】- 异常值的插补 (02:33)
2-9 [数据预处理] 【数据的平滑】- smoothdata函数 (04:30)
2-10 [数据预处理] 【数据变换】- 对数变换/平方根变换/反正弦变换 (03:12)
2-11 [数据预处理] 【数据变换】- 标准化 (02:33)
2-12 [数据预处理] 【数据变换】-极差标准化(归一化) (03:01)
2-13 [数据预处理] 删除本节1 (03:04)
2-14 [数据预处理] 删除本节2 (10:06)
3-1 [概率分析] 【随机变量及其分布】- 离散型随机变量及其分布律-分布 (11:04)
3-2 [概率分析] 【随机变量及其分布】- 离散型随机变量及其分布律-MATLA (12:36)
3-3 [概率分析] 【随机变量及其分布】- 离散型随机变量及其分布律-示例2 (09:40)
3-4 [概率分析] 【随机变量及其分布】- 连续型随机变量及其概率密度-分布和 (05:17)
3-5 [概率分析] 【随机变量及其分布】- 分布函数-概念及MATLAB提供的函 (09:56)
3-6 [概率分析] 【随机变量及其分布】- 分布函数-示例 (07:57)
3-7 [概率分析] 【随机变量及其分布】- 逆累加分布函数 (06:26)
3-8 [概率分析] 【随机数的生成】- 随机数生成原理和MATLAB函数 (09:31)
3-9 [概率分析] 【随机数的生成】- 生成随机数示例 (07:15)
3-10 [概率分析] 【随机数的生成】- randtool工具 (03:49)
3-11 [概率分析] 【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 (04:59)
3-12 [概率分析] 【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 (04:03)
3-13 [概率分析] 【随机变量的数字特征】- 方差 (06:21)
3-14 [概率分析] 【随机变量的数字特征】- 常见分布的数学期望和方差 (04:45)
3-15 [概率分析] 【抽样分布】- 卡方分布/t分布/F分布 (08:37)
3-16 [概率分析] 【参数估计】- 点估计-矩法 (04:24)
3-17 [概率分析] 【参数估计】- 点估计-最大似然法 (04:42)
3-18 [概率分析] 【参数估计】- 区间估计 (05:12)
3-19 [概率分析] 【参数估计】- 常见分布的参数估计 (03:47)
3-20 [概率分析] 【概率分布图形绘制】- 各种分布的图形 (04:36)
3-21 [概率分析] 【概率分布图形绘制】- 正态概率图和概率图 (05:42)
3-22 [概率分析] 【概率分布图形绘制】- 指定区间的正态分布曲线 (05:52)
3-23 [概率分析] 【概率分布图形绘制】- 直方图加拟合线 (04:30)
3-24 [概率分析] 【概率分布图形绘制】- 经验累加分布函数曲线 (04:37)
3-25 [概率分析] 【概率分布图形绘制】- 威布尔概率图 (02:30)
3-26 [概率分析] 【分布拟合】- APP和dfittool (12:53)
3-27 [概率分析] 【分布拟合】- fitdist函数 (06:01)
4-1 [描述性统计] 【描述集中趋势】- 算术平均值/中值/截尾均值 (10:04)
4-2 [描述性统计] 【描述集中趋势】- 调和均值/几何均值 (06:41)
4-3 [描述性统计] 【描述离中趋势】- 极差/方差/标准差 (05:27)
4-4 [描述性统计] 【描述离中趋势】- 均值很差/内四分极值/百分位数 (05:55)
4-5 [描述性统计] 【描述形状】- 峰度 (03:59)
4-6 [描述性统计] 【描述形状】- 偏度 (04:20)
4-7 [描述性统计] 【其他描述】- 分组数据描述 (10:18)
4-8 [描述性统计] 【其他描述】- 包含缺失数据的样本描述 (04:06)
4-9 [描述性统计] 【其他描述】- 中心矩 (03:20)
4-10 [描述性统计] 【频数分析】- 原理 (03:15)
4-11 [描述性统计] 【频数分析】- 函数和示例 (03:37)
4-12 [描述性统计] 【统计图形】- 常用统计图形 (08:04)
4-13 [描述性统计] 【统计图形】- 误差条图 (04:56)
4-14 [描述性统计] 【统计图形】- 散点图 (05:45)
4-15 [描述性统计] 【统计图形】- 帕累托图 (05:11)
4-16 [描述性统计] 【统计图形】- 箱形图 (08:51)
4-17 [描述性统计] 【统计图形】- 直方图 (06:08)
4-18 [描述性统计] 【统计图形】- 经验累加分布函数图 (04:37)
4-19 [描述性统计] 【统计图形】- 正态概率图和概率图 (05:42)
4-20 [描述性统计] 【统计图形】- q-q图 (07:31)
4-21 [描述性统计] 【统计图形】- 威布尔图 (02:30)
5-1 [假设检验] 【概述】- 假设检验概述 (16:31)
5-2 [假设检验] 【概述】- 假设检验的分类 (06:50)
5-3 [假设检验] 【正态性检验】- 直方图 (04:42)
5-4 [假设检验] 【正态性检验】- 概率图 (06:54)
5-5 [假设检验] 【正态性检验】- QQ图 (05:21)
5-6 [假设检验] 【正态性检验】- 峰度-偏度检验 (06:26)
5-7 [假设检验] 【正态性检验】- Jarque-Bera检验 (07:05)
5-8 [假设检验] 【正态性检验】- 卡方拟合优度检验 (16:51)
5-9 [假设检验] 【正态性检验】- Kolmogorov-Smirnov检验 (06:53)
5-10 [假设检验] 【正态性检验】- Lilliefors检验 (03:30)
5-11 [假设检验] 【正态性检验】- Anderson-Darling检验 (03:02)
5-12 [假设检验] 【正态性检验】- 各种检验方法的比较 (12:14)
5-13 [假设检验] 【方差齐性检验】- 简介 (03:18)
5-14 [假设检验] 【方差齐性检验】- 单个总体的方差比较 (06:32)
5-15 [假设检验] 【方差齐性检验】- 两个正态总体方差的比较 (04:20)
5-16 [假设检验] 【方差齐性检验】- 两个非正态总体方差的比较 (06:52)
5-17 [假设检验] 【参数检验】- 概述 (03:58)
5-18 [假设检验] 【参数检验】- z检验 (09:49)
5-19 [假设检验] 【参数检验】- 单个样本的t检验 (10:44)
5-20 [假设检验] 【参数检验】- 两个独立样本的t检验 (06:25)
5-21 [假设检验] 【参数检验】- 两个独立样本的t检验示例 (09:50)
5-22 [假设检验] 【参数检验】- 配对样本的t检验 (05:44)
5-23 [假设检验] 【数据不满足t检验要求时的处理】- 单样本 (11:37)
5-24 [假设检验] 【数据不满足t检验要求时的处理】- 两个独立样本 (07:34)
5-25 [假设检验] 【数据不满足t检验要求时的处理】- 配对样本 (04:44)
6-1 [方差分析] 【概述】- 方差分析概述 (15:52)
6-2 [方差分析] 【方差齐性检验】- 多个总体方差的比较 (04:52)
6-3 [方差分析] 【方差齐性检验】- 多个总体方差的比较-函数与示例 (13:35)
6-4 [方差分析] 【单因素方差分析】- 理论知识和MATLAB函数 (07:10)
6-5 [方差分析] 【单因素方差分析】- 多重比较及函数 (09:45)
6-6 [方差分析] 【单因素方差分析】- 示例1-平衡数据的情况 (12:53)
6-7 [方差分析] 【单因素方差分析】- 示例2-不平衡数据的情况 (07:06)
6-8 [方差分析] 【双因素方差分析】- 理论知识和MATLAB函数 (10:00)
6-9 [方差分析] 【双因素方差分析】- 示例1-无重复的情况 (06:36)
6-10 [方差分析] 【双因素方差分析】- 示例2-平衡数据的情况 (09:05)
6-11 [方差分析] 【多因素方差分析】- 多因素方差分析-ANOVAN函数 (13:00)
6-12 [方差分析] 【多因素方差分析】- 示例1-处理间的多重比较 (16:27)
6-13 [方差分析] 【多因素方差分析】- 示例2-二因素不平衡数据的情况 (06:06)
6-14 [方差分析] 【数据不满足要求时的单因素方差分析】- 理论知识和MATLA (07:44)
6-15 [方差分析] 【数据不满足要求时的单因素方差分析】- 示例 (08:15)
6-16 [方差分析] 【数据不满足要求时的双因素方差分析】- 理论知识和MATLA (05:34)
6-17 [方差分析] 【数据不满足要求时的双因素方差分析】- 示例 (05:32)
7-1 [回归分析] 【简单线性回归】- 一元线性回归概述 (08:33)
7-2 [回归分析] 【简单线性回归】- 待定参数的确定-方法 (09:10)
7-3 [回归分析] 【简单线性回归】- 待定参数的确定-示例 (06:39)
7-4 [回归分析] 【简单线性回归】- 回归诊断-regstats函数 (12:25)
7-5 [回归分析] 【简单线性回归】- 回归系数的显著性检验和区间估计 (09:33)
7-6 [回归分析] 【简单线性回归】- 假设检验-线性诊断 (09:39)
7-7 [回归分析] 【简单线性回归】- 假设检验-残差的独立性诊断 (04:56)
7-8 [回归分析] 【简单线性回归】- 假设检验-残差的正态性诊断 (02:54)
7-9 [回归分析] 【简单线性回归】- 假设检验-残差的方差齐性诊断 (07:04)
7-10 [回归分析] 【简单线性回归】- 异常点诊断 (08:21)
7-11 [回归分析] 【简单线性回归】- 强影响点(高杠杆点)诊断 (06:28)
7-12 [回归分析] 【简单线性回归】- 判断高杠杆点是否为异常点 (08:03)
7-13 [回归分析] 【简单线性回归】- 拟合优度评价和预测 (08:41)
7-14 [回归分析] 【简单线性回归】- 可化为一元线性回归的曲线回归问题 (09:35)
7-15 [回归分析] 【多项式拟合】- 多项式拟合模型和MATLAB函数 (05:15)
7-16 [回归分析] 【多项式拟合】- 示例 (06:32)
7-17 [回归分析] 【非线性回归】- 非线性最小二乘拟合 (15:22)
7-18 [回归分析] 【非线性回归】- 非线性拟合和绘图 (03:05)
7-19 [回归分析] 【非线性回归】- 非线性模型中参数估计值的置信区间 (03:55)
7-20 [回归分析] 【非线性回归】- 非线性模型预测值的置信区间 (04:54)
7-21 [回归分析] 【稳健回归】- 稳健回归及MATLAB函数 (05:53)
7-22 [回归分析] 【稳健回归】- 示例 (06:15)
8-1 [统计图表] 统计图表简介 (03:27)