基于MATLAB的变异函数计算与经验半方差图绘制1 数据处理1.1 数据读取1.2 异常数据剔除1.3 正态分布检验及转换2 距离量算3 距离分组4 平均距离、半方差计算及其绘图5 绘图结果 在前期的 我们详细介绍了地学计算的几个基本概念，并对其数学推导公式加以了梳理。接下来，我将通过几篇新的专题博客，对地学计算相关的代码、操作加以实践与详细讲解。本篇博客便是第一篇—— 基于MATLAB的
函数名称函数说明调用格式正态总体的参数检验ztest单样本均值的z检验（总体服从正态分布）[h,sig,ci,zval] = ztest(x,mu0,sigma,alpha,tail)ttest单样本均值t检验（总体服从正态分布）[h,sig,ci,tval] = ttest(x,mu0,alpha,tail)ttest2双样本均值差t检验（两个总体均服从正态分布）[h,sig,ci,tval]
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2024-08-12 12:36:24
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1.调用函数的基本方法题目：创建函数y=x²+x+1首先，使用上一篇的创建函数文件的方法（推荐先看上一篇：Matlab创建函数文件、函数语法定义、匿名函数、多元函数、局部函数等知识串联理解），创建之后，函数的架构大概是：y=myfun(x)= x²+x+1，其中y是因变量，myfun是函数名，x²+x+1是表达式；那么，调用格式就显而易见：>>y=myfun(2)y=7说明，使用函数名
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2024-03-21 19:58:36
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一 字符串分割matlab中最常用的字符串分割函数有两个，都比较好用，分别是strsplit和strtok。1 strsplit函数假设需要分割的字符串为str，直接使用 strsplit(str) 就可以分割，默认按空白字符分割，分割后的字符组成元胞数组。>> str = 'hello world, I am a student!'
str =
hello world, I am
一、matlab概率密度估计函数：ksdensity 功能：根据给定的数据，估计概率密度分布示例： 1. 正态分布 x = randn(1,100000);
[y,xi] = ksdensity(x);
plot(xi,y, 'bo')
% 验证
hold on
yn=normpdf(xi,0,1); % 标准正态分布的概率密度函数
plot(xi,yn,'b')其他请参考：http
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2024-04-29 16:49:16
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MATLAB统计工具箱包括概率分布、方差分析、假设检验、分布检验、非参数检验、回归分析、判别分析、主成分分析、因子分析、系统聚类分析、K均值聚类分析、试验设计、决策树、多元方差分析、统计过程控制和统计图形绘制等。优化工具箱包括无约束最优化、有约束最优化、二次规划、多目标规划、最大最小化、半元限问题、方程求解以及大型优化问题的求解等。
表Ⅰ-1 &nbs
step：动态系统的阶跃响应绘图。
具体描述：
1.step：计算一个动态系统的阶跃响应。在状态空间的情况下,假定初始状态为零。当它没有输出参数时,调用这个函数在屏幕上的画出阶跃响应。
2.step(sys)：画出任意一个动态系统模型sys的阶跃响应。这个模型可以是连续的或离散的,和单输入单输出或
目录语法说明示例绘制单数据序列绘制多个数据序列在指定的 x 值位置绘制单个数据序列在指定的 x 值处绘制多个数据序列在唯一的 x 值集合处绘制多个数据序列指定线型、标记符号和颜色指定其他样式选项为阶梯图指定坐标区 创建并修改阶梯图使用绘图函数创建一个阶梯图 stairs函数作用是绘制阶梯图语法s
D:\Program Files\MATLAB\R2012b\toolbox\stats\stats
MATLAB统计工具箱包括概率分布、方差分析、假设检验、分布检验、非参数检验、回归分析、判别分析、主成分分析、因子分析、系统聚类分析、K均值聚类分析、试验设计、决策树、多元方差分析、统计过程控制和统计图形绘制等。优化工具箱包括无约束最优化、有约束最优化、二次规划、多目标规划、最大最小化、
去年12月，美国康涅狄格州发生校园枪击案，造成28人死亡。 资料显示，1982年至2012年，美国共发生62起（大规模）枪击案。其中，2012年发生了7起，是次数最多的一年。 去年有这么多枪击案，这是巧合，还是表明美国治安恶化了？ 前几天，我看到一篇很有趣的文章，使用"泊松分布"（Poisson distribution），判断同一年发生7起枪击案是否巧合。 让我们先通过一个例子，了解什么是
当使用代码时，遇到一片段很多并且使用率非常高时，我们就可以用到函数来封装他，每次调用他的时候，就只要调用函数名就可。Matlab也提供了函数的实现。1.自定义函数 当系统自带的函数不能满足当前需求时，我们就可以像Java一样声明一个新的方法。Matlab也可以做同样的事。 &n
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2024-03-21 10:57:29
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# Python中的Kolmogorov-Smirnov检验（K-S检验）
## 什么是Kolmogorov-Smirnov检验？
Kolmogorov-Smirnov检验，简称K-S检验，是一种用来检验两个样本是否来自同一个分布的统计检验方法。它的原理是比较两个累积分布函数的差异，通过计算它们的最大绝对差值来判断两个样本的分布是否一致。
在Python中，我们可以使用`scipy`库中的`
原创
2024-06-27 06:29:39
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K-S 检验法
文章目录
K-S 检验法
1、前言2、基本原理2.1 正态分布相关概念2.2 运算过程3、程序3.1 均值和标准差求解函数3.2 定义标准正态分布的累积分布函数3.3 定义函数kstest，用于进行K-S检验3.4 编写主函数，读取对应路径文本数据并调用kstest函数进行检验。3.5 完整3.6 运行结果 1、前言K-S检验法（Ko
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2024-07-09 17:31:48
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一、绘图的基本步骤在MATLAB中绘制图形，通常采用以下7个步骤 1.准备数据 准备好绘图需要的横坐标变量和纵坐标变量数据。 2.设置当前绘图区 在指定的位置创建新的绘图窗口，并自动以此窗口的绘图为当前绘图区。 3.绘制图形 创建坐标轴，指定叠加绘图模式，绘制函数曲线。 4.设置图形中曲线和标记点格式 设置图形中的线宽、线型、颜色和标记点的形状、大小、颜色等。 5.设置坐标轴和网格线属性 将坐标轴
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2024-05-09 18:41:07
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# 了解Kolmogorov-Smirnov检验（K-S检验）在Python中的应用
Kolmogorov-Smirnov检验（K-S检验）是一种用于检验两个概率分布是否相同的非参数统计检验方法。它是由Andrey Kolmogorov和Nikolai Smirnov在1933年提出的，被广泛应用于检验数据是否符合某个分布。在Python中，我们可以使用`scipy.stats`模块中的`kst
原创
2024-04-17 04:32:59
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太累了，感觉不会再爱了。执行了跟编译原理上的一模一样的例子，输出了正确结果1 #include <stdio.h>
2 #include <malloc.h>
3 #include <string.h>
4 //这个头文件是为了将语法声明的产生式按照调用顺序来构建调用图，并顺便构建反向调用图。
5 //从而来构建拓扑排序，并用到将来的分析之中。
MATLAB如何画长方形，怎么用rectangle函数rectangle函数用于绘制矩形图形。例如>>rectangle('Position',[0 0 2 4],'Curvature',0.2)>>axis equal 请教大家关于MATLAB中关于regionprops和rectangle首先，小编想做的是将一个二值图像中各个分块用最小矩形表示出来，regionp%绘制
导航：网站首页 >在matlab中怎么输入特殊符号 function在MATLAB中怎么用在matlab中怎么输入特殊符号 function在MATLAB中怎么用相关问题:匿名网友:一、文档中的Text Properties:下标用 _(下划线)上标用^ (尖号)斜体 \it黑体 \bf<< \ll>> \gg正负 \pm左箭头 \leftarrow右箭头 \righ
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2024-04-19 13:47:24
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这里只给出简单应用，其他的一些改变颜色、线的样式请看plot stem与plot函数用法类似，其中plot(Y)与stem(Y)用法一样，只是一个是点线图，一个是连线图。plot(X,Y)与stem(X,Y)用法一样。可以查看stem的简单用法subplot（x,y,z）函数只说一句话：x,y代表可以显示x乘y共sum个子图，z代表显示sum中的第z个。这里先给代码和图：n=50;
x=
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2024-04-12 20:23:46
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目录一、编写可供Matlab编译的CUDA代码1、 待编译的程序需要包含的头文件2、待编译程序的程序入口函数mexFunction3、参数传递方法二、使用Matlab编译CUDA工程并调用1、mexcuda编译指令2、参考文章： 一、编写可供Matlab编译的CUDA代码1、 待编译的程序需要包含的头文件在项目中添加新建项 mexFunction.h，头文件内容如下#ifndef _mexFun
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2024-03-01 15:42:49
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