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1、北大心理学系.数据分析使用Matlabstatistictoolbox (whitebook)IntroductionProbabilitydistributionsDescriptivestatisticsLinearmodelsNonlinearregressionmodelsHypothesistestsMultivariatestatisticsStatisticalplotsStatisticalprocesscontrolDesignofexperimentsHiddenMarkovm
2、odels内容导入数据(excel,txt)数据的预处理(平滑处理、标准化、数据修剪）描述统计分类统计grpstats数理统计（参数估计与假设检验）曲线拟合读入文本文件的数据>>loadexamp02_01.txt>>load-asciiexamp02_01.txt>>x1=load('examp02_02.txt')>>x1=load('examp02_02.txt','-ascii');>>loadexamp02_03.txt>>loadexamp02_04.txt……>>x=dlmread(
3、'examp02_03.txt')>>x=dlmread('examp02_03.txt',',',2,3)>>x=dlmread('examp02_03.txt',',',[1,2,2,5])>>x=dlmread('examp02_05.txt')>>x=dlmread('examp02_06.txt')>>x=dlmread('examp02_09.txt')……[A,B,C,…]=textread('filename','format')[A,B,C,…]=textread('filena
4、me','format',N)[…]=textread(…,'param','value',…)2021/9/18数据的标准化变换2021/9/18一、标准化变换公式2021/9/18二、标准化变换的MATLAB实现调用格式：Z=zscore(X)[Z,mu,sigma]=zscore(X)[…]=zscore(X,1)[…]=zscore(X,flag,dim)1.zscore函数2021/9/18%调用rand函数产生一个10行，4列的随机矩阵，每列服从不同的均匀分布>>x=[rand(10,
5、1),5*rand(10,1),10*rand(10,1),500*rand(10,1)]%调用zscore函数对x进行标准化变换（按列标准化），%返回变换后矩阵xz，以及矩阵x各列的均值构成的向量mu，各列的标准差构成的向量sigma>>[xz,mu,sigma]=zscore(x)>>std(xz)%求标准化后矩阵xz的各列的标准差【例13-1】调用rand函数产生一个随机矩阵，然后调用zscore函数将其按列标准化平滑处理smooth函数调用格式：yy=smooth(y)yy=smooth(
6、y,span)yy=smooth(y,method)yy=smooth(y,span,method)yy=smooth(y,'sgolay',degree)yy=smooth(y,span,'sgolay',degree)yy=smooth(x,y,…)9/18/2021%产生一个从0到2*pi的向量，长度为500>>t=linspace(0,2*pi,500)';>>y=100*sin(t);%产生正弦波信号%产生500行1列的服从N(0,152)分布的随机数，作为噪声信号>>noise=nor
7、mrnd(0,15,500,1);>>y=y+noise;%将正弦波信号加入噪声信号>>figure;%新建一个图形窗口>>plot(t,y);%绘制加噪波形图>>xlabel('t');%为X轴加标签>>ylabel('y=sin(t)+噪声');%为Y轴加标签【例13-2】产生一列正弦波信号，加入噪声信号，然后调用smooth函数对加入噪声的正弦波进行滤波（平滑处理）9/18/2021移动平均法：>>yy1=smooth(y,30);%利用移动平均法对y进行平滑处理>>figure;%新建一个
8、图形窗口>>plot(t,y,'k:');%绘制加噪波形图>>holdon;>>plot(t,yy1,'k','linewidth',3);%绘制平滑后波形图>>xlabel('t');%为X轴加标签>>ylabel('moving');%为Y轴加标签>>legend('加噪波形','平滑后波形');9/18/2021lowess方法：%利用lowess方法对y进行平滑处理>>yy2=smooth(y,30,'lowess');>>figure;%新建一个图形窗口>>plot(t,
