%-% 分布的擬合與檢驗%-%-% 描述性統計量和統計圖%-%讀取文件中數據% 讀取文件examp02_14.xls的第1個工作表中的G2G52中的數據，即總成績數據score = xlsread(examp02_14.xls,Sheet1,G2G52);% 去掉總成績中的0，即缺考成績score = score(score 0);%計算描述性統計量score_mean = mean(score) % 計算平均成績s1 = std(score) % 計算(5.1)式的標準差s1 = std(score,0) % 也是計算(5.1)式的標準差s2 = std(score,1) % 計算(5.2)式的標準差score_max = max(score) % 計算樣本最大值score_min = min(score) % 計算樣本最小值score_range = range(score) % 計算樣本極差score_median = median(score) % 計算樣本中位數score_mode = mode(score) % 計算樣本眾數score_cvar = std(score)mean(score) % 計算變異系數score_skewness = skewness(score) % 計算樣本偏度score_kurtosis = kurtosis(score) % 計算樣本峰度%繪制箱線圖figure; % 新建圖形窗口boxlabel = 考試成績箱線圖; % 箱線圖的標簽% 繪制帶有刻槽的水平箱線圖boxplot(score,boxlabel,notch,on,orientation,horizontal)xlabel(考試成績); % 為X軸加標簽%繪制頻率直方圖% 調用ecdf函數計算xc處的經驗分布函數值ff, xc = ecdf(score);figure; % 新建圖形窗口% 繪制頻率直方圖ecdfhist(f, xc, 7);xlabel(考試成績); % 為X軸加標簽ylabel(f(x); % 為Y軸加標簽%繪制理論正態分布密度函數圖% 產生一個新的橫坐標向量xx = 400.5100;% 計算均值為mean(score)，標準差為std(score)的正態分布在向量x處的密度函數值y = normpdf(x,mean(score),std(score);hold onplot(x,y,k,LineWidth,2) % 繪制正態分布的密度函數曲線，并設置線條為黑色實線，線寬為2% 添加標注框，并設置標注框的位置在圖形窗口的左上角legend(頻率直方圖,正態分布密度曲線,Location,NorthWest);%繪制經驗分布函數圖figure; % 新建圖形窗口% 繪制經驗分布函數圖，并返回圖形句柄h和結構體變量stats，% 結構體變量stats有5個字段，分別對應最小值、最大值、平均值、中位數和標準差h,stats = cdfplot(score)set(h,color,k,LineWidth,2); % 設置線條顏色為黑色，線寬為2%繪制理論正態分布函數圖x = 400.5100; % 產生一個新的橫坐標向量x% 計算均值為stats.mean，標準差為stats.std的正態分布在向量x處的分布函數值y = normcdf(x,stats.mean,stats.std);hold on% 繪制正態分布的分布函數曲線，并設置線條為品紅色虛線，線寬為2plot(x,y,k,LineWidth,2);% 添加標注框，并設置標注框的位置在圖形窗口的左上角legend(經驗分布函數,理論正態分布,Location,NorthWest);%繪制正態概率圖figure; % 新建圖形窗口normplot(score); % 繪制正態概率圖%-% 分布的檢驗%-%讀取文件中數據% 讀取文件examp02_14.xls的第1個工作表中的G2G52中的數據，即總成績數據score = xlsread(examp02_14.xls,Sheet1,G2G52);% 去掉總成績中的0，即缺考成績score = score(score 0);%調用chi2gof函數進行卡方擬合優度檢驗% 進行卡方擬合優度檢驗h,p,stats = chi2gof(score)% 指定各初始小區間的中點ctrs = 50 60 70 78 85 94;% 指定ctrs參數，進行卡方擬合優度檢驗h,p,stats = chi2gof(score,ctrs,ctrs)h,p,stats = chi2gof(score,nbins,6) % 指定nbins參數，進行卡方擬合優度檢驗% 指定分布為默認的正態分布，分布參數由x進行估計h,p,stats = chi2gof(score,nbins,6);% 求平均成績ms和標準差ssms = mean(score);ss = std(score);% 參數cdf的值是由函數名字符串與函數中所含參數的參數值構成的元胞數組h,p,stats = chi2gof(score,nbins,6,cdf,normcdf, ms, ss);% 參數cdf的值是由函數句柄與函數中所含參數的參數值構成的元胞數組h,p,stats = chi2gof(score,nbins,6,cdf,normcdf, ms, ss);% 同時指定cdf和nparams參數h,p,stats = chi2gof(score,nbins,6,cdf,normcdf,ms,ss,nparams,2)h,p = chi2gof(score,cdf,normcdf) % 調用chi2gof函數檢驗數據是否服從標準正態分布% 指定初始分組數為6，檢驗總成績數據是否服從參數為ms = 79的泊松分布h,p = chi2gof(score,nbins,6,cdf,poisscdf, ms)% 指定初始分組數為6，最小理論頻數為3，檢驗總成績數據是否服從正態分布h = chi2gof(score,nbins,6,cdf,normcdf, ms, ss,emin,3)%調用jbtest函數進行正態性檢驗randn(seed,0) % 指定隨機數生成器的初始種子為0x = randn(10000,1); % 生成10000個服從標準正態分布的隨機數h = jbtest(x) % 調用jbtest函數進行正態性檢驗x(end) = 5; % 將向量x的最后一個元素改為5h = jbtest(x) % 再次調用jbtest函數進行正態性檢驗% 調用jbtest函數進行Jarque-Bera檢驗h,p,jbstat,critval = jbtest(score)%調用kstest函數進行正態性檢驗% 生成cdf矩陣，用來指定分布：均值為79，標準差為10.1489的正態分布cdf = score, normcdf(score, 79, 10.1489);% 調用kstest函數，檢驗總成績是否服從由cdf指定的分布h,p,ksstat,cv = kstest(score,cdf)%調用kstest2函數檢驗兩個班的總成績是否服從相同的分布% 讀取文件examp02_14.xls的第1個工作表中的B2B52中的數據，即班級數據banji = xlsread(examp02_14.xls,Sheet1,B2B52);% 讀取文件examp02_14.xls的第1個工作表中的G2G52中的數據，即總成績數據score = xlsread(examp02_14.xls,Sheet1,G2G52);% 去除缺考數據score = score(score 0);banji = banji(score 0);% 分別提取60101和60102班的總成績score1 = score(banji = 60101);score2 = score(banji = 60102);% 調用kstest2函數檢驗兩個班的總成績是否服從相同的分布h,p,ks2stat = kstest2(score1,score2)%分別繪制兩個班的總成績的經驗分布圖figure; % 新建圖形窗口% 繪制60101班總成績的經驗分布函數圖F1 = cdfplot(score1);% 設置線寬為2，顏色為紅色set(F1,LineWidth,2,Color,r)hold on% 繪制60102班總成績的經驗分布函數圖F2 = cdfplot(score2);% 設置線型為點劃線，線寬為2，顏色為黑色set(F2,LineStyle,-.,LineWidth,2,Color,k)% 為圖形加標注框，標注框的位置在坐標系的左上角legend(60101班總成績的經驗分布函數,60102班總成績的經驗分布函數,. Location,NorthWest)%調用kstest2函數進行正態性檢驗randn(seed,0) % 指定隨機數生成器的初始種子為0% 產生10000個服從均值為79，標準差為10.1489的正態分布的隨機數，構成一個列向量xx = normrnd(mean(score),std(score),10000,1);% 調用kstest2函數檢驗總成績數據score與隨機數向量x是否服從相同的分布h,p = k