在MATLAB统计方法
课程详细信息
这两天的课程提供实践经验与MATLAB执行统计数据分析®和统计和机器学习的工具箱™。例子和练习演示适当的使用MATLAB和统计和机器学习工具箱功能在整个分析过程;从导入和组织数据探索性分析,验证性分析和仿真。
主题包括:
- 数据管理
- 计算汇总统计
- 可视化数据
- 拟合分布
- 执行测试的意义
- 进行方差分析
- 拟合回归模型
- 减少数据集
- 生成随机数字和模拟表演
这个项目已经批准GARP,限定了14 GARP CPD学分。如果你是一个认证的农场或ERP,请记录这个活动在你的信用跟踪器https://www.garp.org/cpd。
第一天2
导入和组织数据
摘要目的:将数据带入MATLAB和组织分析。执行常见任务,如合并数据和处理丢失的数据。
- 导入数据
- 数据类型
- 表的数据
- 合并数据
- 分类数据
- 缺失的数据
探索数据
摘要目的:执行基本的统计调查的数据集,包括可视化和汇总统计的计算。
- 策划
- 集中趋势
- 传播
- 形状
- 相关性
- 分组数据
分布
摘要目的:调查不同的概率分布和适合分布数据集。
- 概率分布
- 分布参数
- 比较和拟合分布
- 非参数拟合
假设测试
摘要目的:确定可能断言是一个数据集。假设测试申请常见用途,如比较两个分布和确定样本均值的置信区间。
- 假设测试
- 正态分布的测试
- 测试非正态的分布
第二天2
方差分析
摘要目的:比较多个组的样本均值和发现显著差异组。
- 多重比较
- 单向方差分析
- 多方方差分析
- MANOVA
- 非正态的方差分析
- 分类的相关性
回归
摘要目的:执行合适的线性和非线性模型预测建模的一个数据集,探索提高模型质量的技术。
- 线性回归模型
- 拟合线性模型的数据
- 评估健康
- 调整模型
- 物流和广义线性回归
- 非线性回归
使用多个维度
摘要目的:简化高维数据集通过减少维度。
- 功能转换
- 特征选择
随机数字和模拟
摘要目的:使用随机数来评估模型的不确定性或敏感性,或执行模拟。从不同的分布,生成随机数和管理MATLAB随机数生成算法。
- 引导和仿真
- 从标准生成数据分布
- 从任意生成数据分布
- 控制随机数流
