Matlab开发HHentschke效应大小统计工具箱

MATLAB 数理统计工具箱是一套全面的软件工具，用于执行各种数理统计分析和计算。本指南详细介绍了工具箱的功能和使用方法。

本节介绍MATLAB统计工具箱提供的回归分析命令，涵盖多元线性回归、多项式回归、非线性回归以及逐步回归。 多元线性回归: 用于建立一个或多个自变量与因变量之间线性关系的模型。 多项式回归: 适用于自变量与因变量之间关系可以用多项式函数拟合的情况。 非线性回归: 用于构建因变量和自变量之间非线性关系的模型。 逐步回归: 通过逐步添加或删除自变量，找到最优回归模型的一种方法。

MATLAB统计工具箱的文档大约有1000页，涵盖了各种统计分析方法和应用示例。

MATLAB 统计工具箱包含大约3000页内容，完全以英文呈现。

4.3 散布度量是指样本中数据偏离数值中心的程度，又称离差。极差定义为样本中最大观测值与最小观测值之差。标准差和方差是常用的散布度量，对描述正态分布样本很有效，但对抗离群值的能力较弱。平均绝对偏差对离群值也很敏感。四分位数间距是上四分位数和下四分位数之间的差。

4.1 中心位置度量数据样本的目的是准确定位数据分布的中心，以帮助理解样本数据的集中趋势。均值是一种简单而常见的位置估计量，但容易受到异常值的影响。相比之下，中位数和修正的均值对异常值不敏感。中位数是数据样本的50%分位点，修正的均值则通过剔除最高和最低的值来确定数据的中心位置。几何均值和调和均值在面对偏态数据或对数正态分布时也表现出色。以下是关于中心位置度量的相关函数介绍。

使用MATLAB统计工具箱中的回归分析命令，对变量y和x1、x2进行线性回归： X=[ones(13,1) x1 x2]; b=regress(y,X)，得到结果：b = 52.5773 1.4683 0.6623。因此，最终的回归模型为：y=52.5773+1.4683x1+0.6623x2。返回给MATLAB(liti52)。

MATLAB开发-TPTool。MATLAB工具箱为基于TP模型变换的控制设计提供了功能。

Matlab的CircStat是一个专门用于循环统计分析的工具箱，处理各种方向性数据。作者是菲利普·贝伦斯，可通过电子邮件philipp@bethgelab.org联系。更多信息和下载链接请访问作者的主页http://philippberens.wordpress.com/code/circstats/。贡献者包括马克·维拉斯科和塔尔·克拉索夫斯基。详细引用信息见P. Berens的文章《CircStat: A Matlab Toolbox for Circular Statistics》，发表于2009年的《Journal of Statistical Software》，期刊卷31，第10期。使用此工具箱，请务必遵循相关的许可条款。