Advertisement

置信区间计算器:利用MATLAB fitdist()函数拟合的理论分布计算任意置信区间 - MATLAB开发

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本工具使用MATLAB的fitdist()函数对数据进行概率分布拟合,并据此计算用户指定变量的任意置信区间。 这是一个方便的函数,用于计算由MATLAB的fitdist(...)函数拟合的任何理论分布的一尾或二尾置信区间。只需输入数据、fitdist(...)输出以及所需的置信区间水平即可开始使用此功能。内置的MATLAB工具箱中确实缺少此类功能,请随时使用这个独立的功能模块,它不依赖于优化工具箱,并且仅需统计和机器学习工具箱中的CDF命令。 该函数的信息如下: [Confidence_Interval] = confinterval(数据,Fitted_Distribution,Confidence_Interval_Level,Tolerance,Interval_Type)是一个用于计算特定置信度下拟合分布的置信区间的功能。此功能使用经过调整的二分法求解过程,并且仅需要统计和机器学习工具箱的支持。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • MATLAB fitdist() - MATLAB
    优质
    本工具使用MATLAB的fitdist()函数对数据进行概率分布拟合,并据此计算用户指定变量的任意置信区间。 这是一个方便的函数,用于计算由MATLAB的fitdist(...)函数拟合的任何理论分布的一尾或二尾置信区间。只需输入数据、fitdist(...)输出以及所需的置信区间水平即可开始使用此功能。内置的MATLAB工具箱中确实缺少此类功能,请随时使用这个独立的功能模块,它不依赖于优化工具箱,并且仅需统计和机器学习工具箱中的CDF命令。 该函数的信息如下: [Confidence_Interval] = confinterval(数据,Fitted_Distribution,Confidence_Interval_Level,Tolerance,Interval_Type)是一个用于计算特定置信度下拟合分布的置信区间的功能。此功能使用经过调整的二分法求解过程,并且仅需要统计和机器学习工具箱的支持。
  • MATLAB-confidenceInterval
    优质
    本工具为MATLAB用户设计,专注于便捷地计算统计数据中的置信区间。通过该资源,用户能够深入理解数据的不确定性,并作出更为精准的数据分析与预测。 编写该函数的目的是为了计算不同百分比下的置信区间,通常用于日期集或任何数字集合的平均值。输入包括: - a. 样本量(n) - b. 吝啬项(此字段在数学统计上下文中可能指代特定参数,但未详细说明其具体含义,故保留原文表述) - c. 标准偏差 - d. 类型(可选值为90、95或99) 输出结果是一个包含置信区间下限和上限的1x2双精度数组。未来版本将进行重写优化。
  • 线性回归与绘制线性-MATLAB
    优质
    本项目介绍如何使用MATLAB计算并绘制线性回归模型中的置信区间,帮助用户更好地理解数据拟合结果的不确定性。 我感到很沮丧,因为我发现 MATLAB 的 regstats 中并没有内置这个函数,或者至少我不知道如何从 regstats 中获取它。这是用来计算回归统计漏斗图的一段快速代码。
  • Excel
    优质
    本教程详细介绍了如何使用Microsoft Excel软件来计算统计学中的置信区间,涵盖基本概念和实际操作步骤。适合数据分析初学者学习。 使用EXCEL函数可以自动生成数据的置信区间,并且有详细的流程说明来指导操作。
  • CI.M: 90%、95%或99% - MATLAB
    优质
    该MATLAB工具箱用于计算数据样本的90%, 95%, 或99%置信区间,帮助用户评估统计结果的可靠性与精确度。 函数 `ci(x, confidence, dim)` 可用于计算向量或二维矩阵的 90%、95% 或 99% 的置信区间。参数 `dim` 表示维度,可以是1或者2,默认为1;而 `confidence` 参数表示所需置信度水平,可选值为90、95或99,默认情况下选择的是95。 该计算方法基于标准误差与t分布的临界双尾值相乘。具体来说,在a=0.10(对应于90%的置信区间)、a=0.05(对于95%)和 a=0.01(代表 99% 的置信度水平)的情况下,使用了这一方法。(参考《心理学统计方法》一书,作者为DC Howell)。当总体标准差未知时,此公式适用。随着样本量n的增大,t分布逐渐接近正态分布;因此,在 n > 120 的情况下,则可以采用 z 分数(例如,对于95%置信区间使用1.96的标准误差)来代替 t 分布计算。 该段落由雷蒙德·雷诺兹在2023年6月11日编写。
  • Python正态指南
    优质
    本指南详细介绍了如何使用Python编程语言计算统计学中的正态分布置信区间,包括必要的库导入、数据准备及代码实现步骤。 今天为大家分享一篇关于使用Python求解正态分布置信区间的教程,内容非常实用,希望对大家有所帮助。一起跟随文章深入学习吧。
  • Python正态指南
    优质
    本指南详细介绍了如何使用Python编程语言计算正态分布下的置信区间,涵盖统计学基础知识及其实现代码示例。 正态分布(Normal Distribution)又称高斯分布,在概率论中占有重要地位。其数学表达式如下: 置信区间是对未知参数包含在某个区间的可信程度的描述。 使用SciPy求解置信区间: ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats N = 10000 x = np.random.normal(0, 1, N) # 在统计学中,样本的标准偏差除以(N-1)而不是N。SciPy中的std计算默认采用后者。 ```
  • MATLAB汽车平均行驶里程
    优质
    本研究运用MATLAB软件分析大量汽车行驶数据,旨在精确计算并预测不同条件下的汽车平均行驶里程的统计置信区间。通过该方法,可以为汽车行业提供可靠的数据支持和参考依据。 本代码主要利用MATLAB工具实现求解汽车平均行驶里程的置信区间,简单明了,易于理解。
  • R语言中bootstrap
    优质
    本文介绍如何在R语言中使用Bootstrap方法来估计数据的置信区间,提供相关函数的应用示例与代码实现。 R语言中的bootstrap置信区间估计函数可以通过三种方法来估计置信区间。
  • Matlab工具包,适
    优质
    Matlab区间计算工具包专为处理区间运算设计,提供精确可靠的数值分析和算法开发环境,适用于科学、工程等多个领域的复杂问题求解。 在MATLAB环境中,区间计算是一种处理不确定性数据的重要方法,在数学、工程和科学领域有广泛应用。MATLAB的intlab工具箱专为此类计算设计,提供了丰富的函数和工具,使得用户能够在MATLAB中进行精确的区间分析。 区间数学将每个数值视为一个包含所有可能值的区间,而不是一个精确点,这在处理测量误差、计算误差或存在不确定性的模型时特别有用。intlab为这种计算提供了一系列功能: 1. **区间算术**:包括基本运算如加法、减法、乘法和除法应用于区间对象,并返回包含所有可能结果的区间。 2. **函数评估**:可以对连续函数进行区间输入,得到相应的区间输出,对于分析不确定性非常有帮助。 3. **不等式求解**:intlab能够解决包括不确定性的不等式系统问题,这对于优化和系统分析至关重要。 4. **线性代数操作**:涵盖区间矩阵的乘法、逆运算、特征值计算以及解线性方程组等功能,在工程与科学中非常常见。 5. **微积分和数值方法**:intlab支持进行区间微分和积分,帮助评估函数导数及积分中的不确定性。此外,它还提供求解非线性方程的牛顿法等。 6. **控制理论应用**:在控制系统设计与稳定性分析中,区间分析扮演重要角色;intlab提供了相关功能的支持。 7. **图形可视化**:通过绘制区间图和多维数据,帮助用户理解复杂的数据模式。 8. **编程接口**:允许无缝集成到MATLAB环境中的界面工具箱,便于在自己的代码中使用。 借助于intlab的这些特性,工程师与研究人员能够更准确地评估并量化不确定性问题。这有助于建立更为稳健的模型、优化决策过程以及提高系统性能。掌握该工具箱将极大提升处理不确定性的能力,并为实际挑战提供更具鲁棒性解决方案。