正版资源MATLAB统计分析 视频教程下载
《MATLAB统计分析 视频教程下载》image.webp (47.31 KB, 下载次数: 52) 下载附件 保存到相册 2023-2-21 01:23 上传【技能收获】学完可掌握：Vue / 前端工程化。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：Linux 运维工程师、SRE、云计算工程师、DevOps 工程师。云原生与自动化运维仍是企业
支付成功后自动发货，可在「我的订单」查看网盘链接；链接失效可联系客服免费补链。
这套 MATLAB 统计分析视频教程，定位比较明确：它不是泛泛讲 MATLAB 语法，而是围绕统计分析的完整工作流展开，从数据导入、预处理到假设检验、回归建模和结果可视化，基本覆盖了工程与科研场景中会用到的统计方法。对于已经会一点 MATLAB 基础、但在统计建模上缺少系统训练的人来说，这套资料的参考价值在于它把方法讲解和代码实现绑在一起，可以边看边在命令行里对照跑。
技术栈与内容侧重
核心工具是 MATLAB 本体，主要依赖 Statistics and Machine Learning Toolbox。教程涉及的模块大致包括：描述性统计与分布拟合、参数估计与置信区间、t 检验与方差分析、卡方检验与非参数检验、相关分析与线性/多元回归、以及主成分分析这类降维方法。每一类方法都对应 MATLAB 的具体函数，而不是停留在公式推导。对开发者来说，这种讲法更接近实际工作——先明确数据结构和假设前提，再选函数、传参、读结果。工具箱版本差异对函数签名有影响，看的时候留意自己环境里的版本是否一致，部分函数在新版本中已推荐替换写法。
项目结构与代码组织方式
教程的示例以脚本和函数文件为主，配合少量实时脚本。数据一般以矩阵或 table 形式组织，这也是 MATLAB 统计函数的标准输入形式。学习者可以把每个小节看成独立的最小示例：数据生成或加载、调用统计函数、输出结果、绘图。真正有价值的是把这些分散示例串成一条可复用链路，比如把数据清洗、异常值处理、模型拟合、残差诊断封装成自己项目里的函数，而不是每次重写。建议在跟练时同步建一个本地工程目录，按方法分类存放脚本，方便后续检索和二次修改。
可复用的工程模块
- 数据预处理：缺失值处理、标准化、类别变量编码，这部分函数在多个统计方法前都要跑一遍，最适合抽成公共函数。
- 假设检验模板：把检验类型、显著性水平、p 值判断和结果输出固定成一套调用结构，换数据时只改输入。
- 回归分析流程：特征筛选、模型拟合、交叉验证、残差图，这条链路在预测类任务里出现频率很高。
- 可视化封装：直方图、箱线图、Q-Q 图、散点矩阵，统一配色和标注风格后可直接用于报告或论文附图。
这几块抽出后，基本能覆盖日常统计分析的大部分重复劳动，也是把教程内容转化为个人工具库的关键一步。
自学路径与对照实践建议
如果按顺序学，建议先确认自己能否独立完成一次数据导入加描述性统计，再进入推断统计部分。推断统计是分水岭：检验方法的选择依赖数据类型、样本量和分布假设，看视频容易产生“听懂了”的错觉。比较稳的做法是每学完一类检验，找一份自己的数据或公开数据集重跑一遍，并尝试解释 p 值和效应量。回归部分同理，重点不在调函数，而在判断模型是否满足前提、变量是否有共线性、残差是否正常。
这套资料更适合当作对照手册，而不是一次性刷完的视频。遇到具体问题时回到对应章节，把代码片段拆开、改参数、换数据，确认每一步的输入输出，比只看讲解要扎实得多。对于需要写分析报告或做实验数据处理的人，把示例中的绘图和结果输出部分单独整理出来，长期收益最大。
image.webp (47.31 KB, 下载次数: 52) 下载附件 保存到相册 2023-2-21 01:23 上传
课程推荐
《MATLAB统计分析 视频教程下载》image.webp (47.31 KB, 下载次数: 52) 下载附件 保存到相册 2023-2-21 01:23 上传【技能收获】学完可掌握：Vue / 前端工程化。课程以实战为导向，覆盖从基础概念到完整项目落地的关键步骤，配套章节笔记便于课后复盘与面试前快速回顾。【学习建议】建议按目录顺序学习，先打基础再进入综合实战章节；每完成 2～3 节可结合笔记整理一份学习小结，最终尝试独立复现一套完整 Demo 写入个人作品集。【就业发展】可面向岗位：Linux 运维工程师、SRE、云计算工程师、DevOps 工程师。云原生与自动化运维仍是企业 IT 刚需方向，认证 + 实战项目组合能显著提升面试通过率，适合向中高级运维或架构岗进阶。 若你已有一定编程或运维基础，本课程可帮助你在现有技能栈上快速叠加热门方向能力，提升求职时的项目说服力与薪资谈判空间。
视频目录（126 节）
* 1 【缺失值的处理】-发现缺失值.mp4
* 2 【缺失值的处理】-删除缺失值.mp4
* 3 【缺失值的处理】-缺失值的插补.mp4
* 4 【异常值的处理】-发现异常值-isoutlier函数.mp4
* 5 【异常值的处理】-发现异常值-箱形图.mp4
* 6 【异常值的处理】-删除异常值.mp4
* 7 【异常值的处理】-异常值的插补.mp4
* 8 【数据的平滑】-smoothdata函数.mp4
* 9 【数据变换】-概述.mp4
* 10 【数据变换】-对数变换平方根变换反正弦变换.mp4
* 11 【数据变换】-中心化.mp4
* 12 【数据变换】-标准化.mp4
* 13 【数据变换】-极差标准化(归一化).mp4
* 14 【数据变换】-几种变换的比较.mp4
* 15 【随机变量及其分布】-离散型随机变量及其分布律-分布.mp4
* 16 【随机变量及其分布】-离散型随机变量及其分布律-MATLA.mp4
* 17 【随机变量及其分布】-离散型随机变量及其分布律-示例2.mp4
* 18 【随机变量及其分布】-连续型随机变量及其概率密度-分布和.mp4
* 19 【随机变量及其分布】-分布函数-概念及MATLAB提供的函.mp4
* 20 【随机变量及其分布】-分布函数-示例.mp4
* 21 【随机变量及其分布】-逆累加分布函数.mp4
* 22 【随机数的生成】-随机数生成原理和MATLAB函数.mp4
* 23 【随机数的生成】-生成随机数示例.mp4
* 24 【随机数的生成】-randtool工具.mp4
* 25 【随机变量的数字特征】-数学期望-离散型随机变量的数学期望.mp4
* 26 【随机变量的数字特征】-数学期望-连续型随机变量的数学期望.mp4
* 27 【随机变量的数字特征】-方差.mp4
* 28 【随机变量的数字特征】-常见分布的数学期望和方差.mp4
* 29 【抽样分布】-卡方分布t分布F分布.mp4
* 30 【参数估计】-点估计-矩法.mp4
* 31 【参数估计】-点估计-最大似然法.mp4
* 32 【参数估计】-区间估计.mp4
* 33 【参数估计】-常见分布的参数估计.mp4
* 34 【概率分布图形绘制】-各种分布的图形.mp4
* 35 【概率分布图形绘制】-正态概率图和概率图.mp4
* 36 【概率分布图形绘制】-指定区间的正态分布曲线.mp4
* 37 【概率分布图形绘制】-直方图加拟合线.mp4
* 38 【概率分布图形绘制】-经验累加分布函数曲线.mp4
* 39 【概率分布图形绘制】-威布尔概率图.mp4
* 40 【分布拟合】-APP和dfittool.mp4
* 41 【分布拟合】-fitdist函数.mp4
* 42 【描述集中趋势】-算术平均值中值截尾均值.mp4
* 43 【描述集中趋势】-调和均值几何均值.mp4
* 44 【描述离中趋势】-极差方差标准差.mp4
* 45 【描述离中趋势】-均值很差内四分极值百分位数.mp4
* 46 【描述形状】-峰度.mp4
* 47 【描述形状】-偏度.mp4
* 48 【其他描述】-分组数据描述.mp4
* 49 【其他描述】-包含缺失数据的样本描述.mp4
* 50 【其他描述】-中心矩.mp4
* 51 【频数分析】-原理.mp4
* 52 【频数分析】-函数和示例.mp4
* 53 【统计图形】-常用统计图形.mp4
* 54 【统计图形】-误差条图.mp4
* 55 【统计图形】-散点图.mp4
* 56 【统计图形】-帕累托图.mp4
* 57 【统计图形】-箱形图.mp4
* 58 【统计图形】-直方图.mp4
* 59 【统计图形】-经验累加分布函数图.mp4
* 60 【统计图形】-正态概率图和概率图.mp4
* 61 【统计图形】-q-q图.mp4
* 62 【统计图形】-威布尔图.mp4
* 63 【概述】-假设检验概述.mp4
* 64 【概述】-假设检验的分类.mp4
* 65 【正态性检验】-直方图.mp4
* 66 【正态性检验】-概率图.mp4
* 67 【正态性检验】-QQ图.mp4
* 68 【正态性检验】-峰度-偏度检验.mp4
* 69 【正态性检验】-Jarque-Bera检验.mp4
* 70 【正态性检验】-卡方拟合优度检验.mp4
* 71 【正态性检验】-Kolmogorov-Smirnov检验.mp4
* 72 【正态性检验】-Lilliefors检验.mp4
* 73 【正态性检验】-Anderson-Darling检验.mp4
* 74 【正态性检验】-各种检验方法的比较.mp4
* 75 【方差齐性检验】-简介.mp4
* 76 【方差齐性检验】-单个总体的方差比较.mp4
* 77 【方差齐性检验】-两个正态总体方差的比较.mp4
* 78 【方差齐性检验】-两个非正态总体方差的比较.mp4
* 79 【参数检验】-概述.mp4
* 80 【参数检验】-z检验.mp4
* 81 【参数检验】-单个样本的t检验.mp4
* 82 【参数检验】-两个独立样本的t检验.mp4
* 83 【参数检验】-两个独立样本的t检验示例.mp4
* 84 【参数检验】-配对样本的t检验.mp4
* 85 【数据不满足t检验要求时的处理】-单样本.mp4
* 86 【数据不满足t检验要求时的处理】-两个独立样本.mp4
* 87 【数据不满足t检验要求时的处理】-配对样本.mp4
* 88 【概述】-方差分析概述.mp4
* 89 【方差齐性检验】-多个总体方差的比较.mp4
* 90 【方差齐性检验】-多个总体方差的比较-函数与示例.mp4
* 91 【单因素方差分析】-理论知识和MATLAB函数.mp4
* 92 【单因素方差分析】-多重比较及函数.mp4
* 93 【单因素方差分析】-示例1-平衡数据的情况.mp4
* 94 【单因素方差分析】-示例2-不平衡数据的情况.mp4
* 95 【双因素方差分析】-理论知识和MATLAB函数.mp4
* 96 【双因素方差分析】-示例1-无重复的情况.mp4
* 97 【双因素方差分析】-示例2-平衡数据的情况.mp4
* 98 【多因素方差分析】-多因素方差分析-ANOVAN函数.mp4
* 99 【多因素方差分析】-示例1-处理间的多重比较.mp4
* 100 【多因素方差分析】-示例2-二因素不平衡数据的情况.mp4
* 101 【数据不满足要求时的单因素方差分析】-理论知识和MATLA.mp4
* 102 【数据不满足要求时的单因素方差分析】-示例.mp4
* 103 【数据不满足要求时的双因素方差分析】-理论知识和MATLA.mp4
* 104 【数据不满足要求时的双因素方差分析】-示例.mp4
* 105 【简单线性回归】-一元线性回归概述.mp4
* 106 【简单线性回归】-待定参数的确定-方法.mp4
* 107 【简单线性回归】-待定参数的确定-示例.mp4
* 108 【简单线性回归】-回归诊断-regstats函数.mp4
* 109 【简单线性回归】-回归系数的显著性检验和区间估计.mp4
* 110 【简单线性回归】-假设检验-线性诊断.mp4
* 111 【简单线性回归】-假设检验-残差的独立性诊断.mp4
* 112 【简单线性回归】-假设检验-残差的正态性诊断.mp4
* 113 【简单线性回归】-假设检验-残差的方差齐性诊断.mp4
* 114 【简单线性回归】-异常点诊断.mp4
* 115 【简单线性回归】-强影响点(高杠杆点)诊断.mp4
* 116 【简单线性回归】-判断高杠杆点是否为异常点.mp4
* 117 【简单线性回归】-拟合优度评价和预测.mp4
* 118 【简单线性回归】-可化为一元线性回归的曲线回归问题.mp4
* 119 【多项式拟合】-多项式拟合模型和MATLAB函数.mp4
* 120 【多项式拟合】-示例.mp4
* 121 【非线性回归】-非线性最小二乘拟合.mp4
* 122 【非线性回归】-非线性拟合和绘图.mp4
* 123 【非线性回归】-非线性模型中参数估计值的置信区间.mp4
* 124 【非线性回归】-非线性模型预测值的置信区间.mp4
* 125 【稳健回归】-稳健回归及MATLAB函数.mp4
* 126 【稳健回归】-示例.mp4
