4.8.1  已知,单个正态总体的均值μ的假设检验(U检验法) 函数  ztest 格式  h = ztest(x,m,sigma)   % x为正态总体的样本,m为均值μ0,sigma为标准差,显著性水平为0.05(默认值) h = ztest(x,m,sigma,alpha)   %显著性水平为alpha [h,sig,ci,zval] = ztest(x,m,sigma,alpha,tail)   %sig为观察值的概率,当sig为小概率时则对原假设提出质疑,ci为真正均值μ的1-alph

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.半元限问题.方程求解以及大型优化问题的求解等. 表Ⅰ-1  概率密度函数 betapdf 贝塔分布的概率密度函

Matlab 语谱图(时频图)绘制与分析 语谱图:先将语音信号作傅里叶变换,然后以横轴为时间,纵轴为频率,用颜色表示幅值即可绘制出语谱图.在一幅图中表示信号的频率.幅度随时间的变化,故也称"时频图". %matlab 2016a %需要先安装语音处理工具箱(matlab_voicebox) [Y,FS,WMODE,FIDX]=readwav('sound0_10','s',-1,-1); %Y为读到的双声道数据 %FS为采样频率 %这里的输入参数sound0_10为双声道数字0到10的

近期为发小论文一直在研究作业调度问题,好不easy把数据搞出来了,结果又被画甘特图给难住了,查了各种资料.anygantt,highchart.Jfree chart等都试了,效果都不咋好.无意中留意到网上实用matlab画甘特图的,自己改动了一下.感觉画出的图还能够.感觉还是matlab好用啊.代码简单,函数库强大.废话少说直接上代码. %fileName:mt06_final.mt06 %fileDescription:create a gatt chart whith the data g

MATLAB之折线图.柱状图.饼图以及常用绘图技巧 一.折线图 参考代码: %图1:各模式直接成本预测 %table0-table1为1*9的数组,记录关键数据 table0 = data_modol0(:,9)'; %现状模式 table1 = data_modol1(:,9)'; %模式一 table2 = data_modol2(:,9)'; %模式二 table3 = data_modol3(:,9)'; %模式三 x=2017:2030; plot(x,table0,'k-o','li

同很多非数学相关专业的朋友一样,我第一次碰到这个图时也是丈二和尚摸不着头脑.只知道这个工字型的图案,中间的点代表的是平均值,上下的两条横线代表的是方差值,除此之外,连这个图叫什么名字都不知道,只好硬着头皮在百度里输入“matlab作图中间是平均值上下是方差”或者“怎么画图:平均值和方差在图示中表现出来”之类搞笑的关键词搜索来寻找一丝蛛丝马迹.在阅读了很多文章之后,慢慢的才确定,这种统计学上常用的图叫做——误差棒图. 为了给后来者们节省一些时间,在这里我对误差棒图的绘制做个总结,举几个例子分析下可

序言 Matlab可以根据用户给出的数据绘制相应的函数图.对于单个2D函数图,需要给出一个行向量x作为函数图上离散点集的横坐标,以及一个与x列数一样的横坐标y作为函数图上点集的纵坐标. 向量x和y的取值既可以用离散数值直接列出,也可以用取值范围(冒号)和点运算(在幂运算.除法等算术运算符之前加个点号)得出相应的向量. 正文 1. 定义函数, 绘制初步图形 绘制函数y=f(x)的图形分为三步:定义x的取值范围和取值间隔/取值个数:通过定义y与x的关系f(x)来给出y向量:用plot(x,y)命令绘

统计FilmTrust(0.5-4.0分).CiaoDVD(1-5分).MovieLens(1-5分) 等 rating 数据集分值的分布:  以 统计FilmTrust(0.5-4.0分) 为例: MATLAB 代码如下: load('filmTrust_u_i_r.mat') % 载入数据 fprintf('This is filmTrust (0.5-4.0)......') FilmTrustD=D; % count1=count(D(:,),"0.5") % count2=c

[b,f,t]=specgram(data,nfft,Fs,window,numoverlap); imagesc(t,f,20*log10(abs(b))), axis xy, colormap(jet); % 画时频图 其中: % nfft是fft的长度,越长的话,频域分辨率越高,但是,对于语音这种时变信号,不能过长,一般采样率16k或者8k的取1024或者512,要看采样率的高低. % fs就是采样率,不多说了. % window是指窗的长度,一般和nfft相同即可. % numoverl

04图与网络 1.最短路 (1) 自己写的dijstra算法 format compact; clc,clear all a=zeros(6); a(1,2)=50;a(1,4)=40;a(1,5)=25;a(1,6)=10; a(2,3)=15;a(2,4)=20;a(2,6)=25; a(3,4)=10;a(3,5)=20; a(4,5)=10;a(4,6)=25; a(5,6)=55; a=a+a' a(find(a==0))=inf %将a=0的数全部替换为无强大 pb(1:length

matlab三维绘图 http://blog.sina.com.cn/s/blog_6d5ffd0d0100lyah.html Matlab绘图系列之高级绘图 http://blog.163.com/enjoy_world/blog/static/115033832007865616218/ mesh surf fill3 slice imadd 图像叠加 i = imread('eight.tif');figure; subplot(2,2,1); imagesc(i);

MATLAB程序: figure contourf(x,y,data) % 画等高线 hold on plot(x,y(x)) %画线性规划约束方程1 hold on plot(y,x(y)) %画线性规划约束方程2 axis([xmin xmax ymin ymax]) %设置坐标轴的范围

使用 find 命令: x = :;%生成数组 k = find( x > & x < );%查找大于2小于5的元素的数组下标 size(k,) %统计的元素的个数

MyYuanLaiPic = imread('e:/image/matlab/Cluo.jpg');%读取RGB格式的图像 MyFirstGrayPic = rgb2gray(MyYuanLaiPic);%用已有的函数进行RGB到灰度图像的转换 [rows , cols , colors] = size(MyYuanLaiPic);%得到原来图像的矩阵的参数 MidGrayPic = zeros(rows , cols);%用得到的参数创建一个全零的矩阵,这个矩阵用来存储用下面的方法产生的灰度图

先上代码,然后再一行一行解释: x=1:37; %这一行其实一开始,写的时候是没有的,后来需要给X轴上规定几个刻度才加上的 plot(x,Y,'linewidth',2); %以x为自变量,y为因变量画图,设置线宽为2 xlim([0 37]) %设置X轴上的区间,避免出现空白区域set(gca,'xtick',1:37) %gca的意思是指定的坐标区,如果有好几个坐标区可以分成ax1,ax2:然后利用'Name','Value'的格式来指定某种name的值, 这里就是将x轴指定成三十七个刻度,

一.静态心形图绘制 (1)效果展示 (2)静态心形原始代码 clc; clear all; ; % 均布三位坐标 x=-:; y=-:; z=-:; [x,y,z]=meshgrid(x,y,z); % 绘制三位坐标点 % 心形函数 f=(x.^ + (/)*y.^ + z.^ - ).^ - x.^.*z.^ - (/)*y.^.*z.^-const; p=patch(isosurface(x,y,z,f,)); % 连接各点,组成封闭的图形 set(p, 'FaceColor', 'red'

以下六个函数都可以实现绘制三维图像: surf(xx,yy,zz); surfc(xx,yy,zz); mesh(xx,yy,zz); meshc(xx,yy,zz); meshz(xx,yy,zz); waterfall(xx,yy,zz); plot3(xx,yy,zz); 其中值得说明的是如何构造出对应的数据出来(xx, yy, zz)出来.下面通过一段标准的代码段进行展示如何构造出相应的数据. x=-1:0.1:1; y=-1:0.1:1; [xx,yy]=meshgrid(x,y);

图的广度和深度遍历,具体内容教材有 clc;clear all;close all; %初始化邻接压缩表compressTable=[1 2;1 3;1 4;2 4;2 5;3 6;4 6;4 7];max_vertex = max(compressTable(:)); %压缩表中最大值就是邻接矩阵的宽与高graph_matrix = compressTableToMatrix(compressTable);%从邻接压缩表构造图的矩阵表示[x,y] = cylinder(1,max_vertex

可以使用 hist 函数: A = [1 2 8 8 1 8 2 1 8 2 1]; count = hist(A,unique(A)) count的结果与unique(A)对应.

先PS一个:考虑到这次的题目本身的特点 尝试下把说明性内容都直接作为备注写在语句中 另外用于说明的部分例子参考了我的教授Guy Yollin在Financial Data Analysis and Modeling with R这门课课件上的例子 部分参考了相关package的帮助文档中的例子 下面正题 - 戌   > # Assume the predetermined significance level is 0.05.假设预定的显着性水平是0.05. > # 1 Shapiro-Wil