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1、实验一-----------------------MATLAB软件的简单熟悉-------------------------一、实验目的 熟悉在MATLAB中数据的录入、保存和调用方法；熟悉matlab中关于矩阵运算和函数运算的各种命令。 二、实验内容1、矩阵和数组的输入>>A=[123；456]；>>linspace(0,1,9)；>>c=1:2:7；2、矩阵的运算>>a=[1113;4126]>>A+aans=213681712>>B=A-aB=0-900-70>>A=[25-3;36-2;24-3]>>b=[314]'>>X=AbX=1-1-23、矩阵的裁剪与拼接从一个矩阵中取出若
2、干行（列）构成新的矩阵称为裁剪，MATLAB中“：”是非常重要的裁剪工具，如>>A(3,:)（A的第三行）>>A(:,2)（A的第二列）将几个矩阵接在一起，称为拼接，左右拼接行数要相同，上下拼接列数要相同，如>>E=[A,b]E=25-3336-2124-34>>F=[b;X]4、变量与函数>>x=linspace(0,2*pi,30);>>y=sin(x);>>plot(x,y)向量函数：>>a=[52143]>>b=min(a),c=sum(a),e=sort(a)矩阵函数：>>w=zeros(2,3)>>u=ones(3)>>v=eye(3,4)>>x=rand(1,3)矩阵计算函数：>
3、>a=[1113;4126;729]>>d=det(a),r=rank(a),t=trace(a),e=eig(a)5、命令和环境窗口在线帮助可以用命令help主题名例如：>>helpsum显示在当前工作区中的所有变量名：>>whos清除当前工作区中的所有变量：>>clear把变量储存在文件中：>>save文件名调出文件中的变量：>>load文件名实验二------------------------------统计数据的描述性分析------------------------------一、实验目的熟悉在matlab中实现数据的统计描述方法，掌握基本统计命令：样本均值、样本中位数、样本标准
4、差、样本方差、概率密度函数pdf、概率分布函数df、随机数生成rnd。二、实验内容1、频数表和直方图>>data=[938875767586669078656786815394827679546358698596768592]>>hist(data,5)%得到数据的直方图%>>[N,X]=hist(data,5)%返回数组data的频数表。N返回k个小区间的频数，X返回k个小区间的中点%N=35676X=57.300065.900074.500083.100091.70002、基本统计量作为研究杨树形状的一部分，测定20株杨树树叶，每个叶片测定了四个变量，下表第一列为叶片长度，第二列为叶片2/
5、3处宽，第三列为叶片1/3处宽，第四列为叶片1/2处宽，计算数据的平均数、标准差、方差、极差及偏度和峰度。x=10895118110909511711013095140125114851131081138712111012090122114876797889466888611584118106907510396117608476134731049215073110961406495871267596901184359521365589751456398416164112941556010083>>mean(x)%返回x每列数据的均值%ans=122.150073.450099.750094.1
6、000>>median(x)%返回x每列数据的中位数%ans=119.000073.0000103.500093.0000>>std(x)%返回x每列数据的标准差%ans=21.955214.716527.560216.7266>>var(x)%返回x每列数据的方差%ans=482.0289216.5763759.5658279.7789>>range(x)%返回x每列数据的极差%ans=745213173>>skewness(x)%返回x每列数据的偏度%ans=0.0064-0.0529-1.8406-0.4302>>kurtosis(x)%返回x每列数据的峰度%ans=2.10432.19
7、657.11803.35033、几个重要的概率分布norm(正态分布)，exp(指数分布)，poiss(泊松分布)，beta(B分布)，weib(威布尔),chi2(卡方分布)，t(T分布)，f(F分布)对每一种分布都提供了5类函数，其函数命令的字符是：pdf（概率密度），cdf（概率分布），inv（逆概率分布），stat（均值和方差），rnd（随机数生成）当需要一种分布的某一类函数时，将以上所列
