目标：将数据导入MATLAB并组织起来进行分析。执行常见任务，例如合并数据和处理丢失的数据。

• 导入数据
• 数据类型
• 数据表
• 合并数据
• 分类数据
• 缺失的数据

目标：对数据集执行基本统计调查，包括可视化和汇总统计计算。

• 策划
• 中心趋势
• 传播
• 形状
• 相关性
• 分组数据

目标：研究不同的概率分布，并将分布拟合到数据集。

• 概率分布
• 分布参数
• 比较和拟合分布
• 非参数拟合

目标：确定关于数据集的断言的可能性。将假设检验应用于常见用途，例如比较两种分布并确定样本平均值的置信区间。

• 假设检验
• 正态分布检验
• 非正态分布的检验

目标：比较多个组的样本平均值，发现组间的统计显著差异。

• 多重比较
• 单向方差分析
• N-way方差分析
• 马诺瓦
• 非正态的方差分析
• 范畴关联

目标：通过将线性和非线性模型拟合到数据集来执行预测建模。探索提高模型质量的技术。

• 线性回归模型
• 将线性模型拟合到数据
• 评估健康
• 调整模型
• Logistic回归与广义线性回归
• 非线性回归

目标：通过降低维度简化高维数据集。

• 特征变换
• 特征选择

目标：使用随机数评估模型的不确定性或敏感性，或执行模拟。从各种分布中生成随机数，并管理MATLAB随机数生成算法。

• 自举与仿真
• 从标准分布生成数字
• 从任意分布生成数
• 控制随机数流