用matlab计算一组数据的标准差

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/10 01:44:06
用matlab计算一组数据的标准差
我手里有一组数据,用MATLAB的kstest检验后是正态分布

我认为是的,不过σ应该是标准差.

用matlab拟合下面一组数据的曲线

%xi重新取值clearx=[-2.30259,-1.60944,-1.20397,-0.91629,-0.69315,...-0.51083,-0.35667,-0.22314,-0.10536,0

关于用matlab实现一组离散数据的傅里叶变换.

档,一般都有.你在帮助菜单里面调出来看看就知道filter函数怎么用了.这种编程问题都可以通过察看文档解决的.

Matlab对于一组已有数据的多种排列组合

n = 100;A = [];for k = 1:n    A(k,:) =&n

怎么计算一组数据的“离散度”?

离散度,应该就是可以用标准差来显示的每个数和平均数的差的平方相加再除以个数,最后开方.补充:那样算出来的不是方差吗?不过一样的拉,都可以用来显示离散度的,我们刚学过的.

怎样直接计算一组数据的平均数

假设数据在A1:A10=average(A1:A10)我晕.

EXCEL 计算一组数据的合格率

D2输入公式:=SUMPRODUCT((C3:D16=$C3:$C16))/COUNT(D3:D16)右拉填充即可再问:哥们,不行的,数据一改就不对了,况且“C3:D16”应该为“D3:D16”吧再答

matlab用一个公式计算出一组数据

clcJ=1:10000;2*J-1再问:这样得到的是10000个分开的数,我希望最后得到一个1*10000的矩阵再答:clcJ=1:10000;b=2*J-1b就是你要的那个矩阵

如何用matlab画一组数据的概率密度曲线

clc;clearx=randn(1,1000);%hist(x)[mu,sigma]=normfit(x)d=pdf('norm',x,mu,sigma);figureplot(x,d,'.')

matlab 怎么求一组数据的阶乘

用循环求出0到89的阶乘把结果拼到矩阵中w=[];fori=0:89x=factorial(i);w=[w;ix];end毕业后就没碰过,不知道能不能运行

用matlab 对一组数据进行拟合后,怎么直接显示拟合函数的图像?

你可以把步取去密一点,然后把拟合后的多项式用plot函数画出来不就行了吗?再问:拟合后得到的不是多项式的系数吗?只知道系数怎么画对应的函数图像?再答:知道系数后,可以用polyval计算啊!比如说:你

我正在用matlab作一组数据的非线性拟合

A=[3.863.904.174.224.234.234.264.244.264.28];x=[2.482.452.082.001.981.971.911.941.921.90];y=[5.435.4

matlab做一组数据的拟合直线,

你这个程序是对的呀,也只是有一点的小毛病呀clearall%线性拟合的程序:x=[1515.215.415.615.81616.216.416.616.8]; y=[0.010.0150.0

用matlab对一组数据的最小二乘法的多元线性回归分析~

可以用函数regress()来解决.[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X)b——拟合线性函数的系数bint——系数b的置信区间r——残值向量rint——残值的置信区间st

关于用MATLAB拟合一组数据,得到函数的表达式

这个太难了,或者说是有太多的不确定性因为连一个大概的函数形式都没有给出来也就是说可能性太多,这组数据可以拟合出无数多种函数结果如果什么函数形式都不给出的话,或者用多项式拟合吧下面是尝试用11次多项式拟

求一题Matlab,请回答一组数据的方差、标准差、样本方差、样本标准差的含义,请用Matlab命令求出以下数据的方差、标

若x1,x2,x3.xn的平均数为m则方差s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+.+(xn-m)^2]方差即偏离平方的均值,描述波动程度.标准差是方差的开方.样本的方差是把n换成n-1,

关于用matlab对一组数据的最小二乘法的多元线性回归分析~

MATLAB中现成的回归分析函数regress()再问:求问这个回归分析函数默认的使用最小二乘法么?具体肿么编程呀?再答:它就是使用的最小二乘法,使用方法你可以调用helpregress再问:>>cl

用matlab对一组一维数据做简单的(小波)去噪

wavemenu一维小波去噪再问:你好!这个我还不怎么会用,不知道下面的方法得到去噪以后的图对不对。Wavelet1D,然后是load-signal,Analyze,De-noise......出来下