本资源提供一系列基于MATLAB实现的统计方法源代码，重点涵盖参数估计与假设检验算法。适合学习与科研使用。
在MATLAB中，参数估计和假设检验是统计分析的重要组成部分，在数据分析和建模过程中非常关键。参数估计涉及从样本数据推断总体参数的过程，而假设检验用于判断一个统计假设是否合理或两个样本之间是否存在显著差异。
### 一、参数估计
参数估计分为点估计和区间估计。在MATLAB中，我们可以利用内置函数或者自定义代码来完成这些任务：
1. **点估计**：通常使用`mean`函数计算的样本均值作为总体均值的无偏估计；也可以用`median`函数得到样本中位数作为总体中位数的估计。
2. **区间估计**：例如，对于95%置信水平下的总体均值置信区间的计算可以借助`tinv`和标准误差（SE）来完成。如果样本量足够大，则可以用z分布（即标准正态分布）进行近似。
```matlab
conf_level = 0.95; % 置信度设定为95%
n = length(data); % 样本数量计算
se = std(data) / sqrt(n); % 计算样本的标准误差
t_critical_value = tinv(1 - (1-conf_level)/2, n-1); % 获取临界值
ci = mean(data) + se * t_critical_value * [-1 1]; % 置信区间的计算结果
```
### 二、假设检验
MATLAB提供了多种进行单样本t检验（`ttest`）、双样本独立组间比较的t检验（`ttest2`）以及非参数Mann-Whitney U检验等函数，适用于不同类型的统计分析需求。
1. **单样本t检验**：用于检测一个单一数据集的平均值是否与某个已知均值有显著差异。
```matlab
h = ttest(data, hypothesized_mean);
```
2. **双样本独立组间比较的t检验**：
```matlab
[h, p, ci, stats] = ttest2(sample1, sample2); % 返回假设验证结果、p-value及其他统计量信息。
```
3. **配对数据集间的t检验**：适用于成对观测值（如实验前后）的数据对比分析，首先需要计算两组样本之间的差异：
```matlab
diff_data = sample1 - sample2;
[h, p] = ttest(diff_data); % 假设差分的平均数为0。
```
4. **非参数检验**：当数据不满足正态分布时可采用如Mann-Whitney U测试：
```matlab
[h, p, stats] = mannwhitneyu(sample1, sample2);
```
### 实践与应用
通过MATLAB内置的工具和函数，可以方便地执行参数估计及假设检验。理解并掌握这些方法对于任何涉及数据处理或统计分析的研究项目都至关重要。
上述示例代码展示了如何在实际问题中使用以上提到的方法进行操作，并且可以通过修改、实验来加深对这些概念的理解与应用能力。
5星
