Advertisement

A MATLAB Toolbox for Circular Data Statistics

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

简介：
本工具箱为MATLAB提供了一套用于处理圆周数据统计问题的函数和示例。它涵盖了从描述性统计到推断统计的各种分析方法，适用于气象学、生物学等领域的研究者使用。 方向数据在科学领域普遍存在。由于其圆周性质，这类数据无法用常见的统计技术进行分析。尽管在过去五十年里定向统计数据的专门方法迅速发展，但目前仍缺少能让从业者轻松使用的软件工具。特别地，在生物科学研究中广泛使用的一种编程语言MATLAB尚未支持定向统计功能。为了改善这一状况，我们开发了适用于MATLAB的CircStat工具箱，它提供了描述性和推断性分析方向数据的方法。本段落介绍了可用方法的统计背景，并说明如何将这些方法应用于具体的数据集上。最后，通过神经生理学中的一个实际案例来展示CircStat工具箱的功能和优势。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • A MATLAB Toolbox for Circular Data Statistics
    优质
    本工具箱为MATLAB提供了一套用于处理圆周数据统计问题的函数和示例。它涵盖了从描述性统计到推断统计的各种分析方法，适用于气象学、生物学等领域的研究者使用。 方向数据在科学领域普遍存在。由于其圆周性质，这类数据无法用常见的统计技术进行分析。尽管在过去五十年里定向统计数据的专门方法迅速发展，但目前仍缺少能让从业者轻松使用的软件工具。特别地，在生物科学研究中广泛使用的一种编程语言MATLAB尚未支持定向统计功能。为了改善这一状况，我们开发了适用于MATLAB的CircStat工具箱，它提供了描述性和推断性分析方向数据的方法。本段落介绍了可用方法的统计背景，并说明如何将这些方法应用于具体的数据集上。最后，通过神经生理学中的一个实际案例来展示CircStat工具箱的功能和优势。
     
  • MATLAB Statistics Learning Toolbox
    优质
    MATLAB Statistics Learning Toolbox是一款用于数据分析、统计模型构建和机器学习的强大工具箱，提供广泛的算法和技术支持。 MATLAB Statistics and Machine Learning Toolbox提供统计工具的使用和学习。
     
  • MSS-A: A Simulink Toolbox for Marine Control Systems.pdf
    优质
    MSS-A是一款专为海洋控制系统设计的Simulink工具箱。它提供了一系列模块和功能，用于模拟、分析和优化船舶及其他海上平台的控制性能。 MMS 是一个针对航海系统的 Matlab 仿真包，其中包括舰船模型、水下设备模型以及漂浮建筑物模型，并且还包含 GNC 模块。该工具包提供了一些关于 GNC 的基本库及系统示例。 具体来说： - 库模块包括运动学和动力学函数及相关于时域内GNC应用仿真的Matlab文件。 - 另外，还包括设备模型、操纵模型以及动力学仿真相关的Matlab文件。 - 同样包含一些用户可编辑的设备仿真及控制相关Matlab文件。 - 提供了用于海洋装备与控制系统动态仿真的Simulink工具包。 在Simulink库中包括如下内容：设备模型，自动驾驶系统，DP（动态定位）控制器模型，滤波器设计，导航系统以及执行机构模型等。如果需要使用MSS GNC工具包，请访问相关网站获取更多信息。
     
  • MATLAB Statistics and Machine Learning Toolbox中的carsmall数据集
    优质
    carsmall数据集是MATLAB的Statistics and Machine Learning Toolbox中包含的小型汽车数据集合，涵盖不同车型的多种属性，适用于教学与算法测试。 MATLAB的Statistics and Machine Learning Toolbox包含一个名为carsmall的数据集。这个数据集包含了关于汽车的信息，可用于进行统计分析和机器学习模型的开发。该数据集中包括了不同品牌车辆的各种属性，如重量、马力等，非常适合用于教学示例或初步数据分析项目中。
     
  • Mapping Toolbox for Matlab 2013b
    优质
    Mapping Toolbox for MATLAB 2013b提供了一系列功能强大的工具和函数，用于地理空间数据处理、显示和分析。它支持地图投影变换、地理数据显示与定制，并可轻松集成GIS数据进行复杂的空间数据分析。 Matlab 最新发布的Mapping Toolbox 说明文档共有800页。
     
  • FIFA 19 Player Data Analysis: A Python Project for Data Cleaning and Analysis...
    优质
    本项目运用Python进行《FIFA 19》玩家数据的清洗与分析，旨在挖掘游戏中球员性能指标的相关规律和趋势。 FIFA 19是由EA Sports开发的足球模拟视频游戏。该款游戏旨在为玩家提供冠军级别的体验，无论是场内还是场外。其中最引人注目的是由欧洲冠军联赛（UEFA Champions League）领衔的一系列增强功能和改进的游戏机制，让球员能够更好地控制球距。这是EA Sports在FIFA官方系列中的第26个作品。
     
  • Information Age: A Novel Metric for Assessing Data Currency.pdf
    优质
    本文提出了一种新的度量标准，用于评估数据的新鲜度和时效性，旨在信息时代更有效地管理和利用数据资源。 AOI（Age of Information）是一个衡量信息新鲜度的指标。由于这个概念相对较新，目前全面介绍AOI的相关资料还不多。
     
  • LMI Control Toolbox for Use with MATLAB
    优质
    LMI Control Toolbox是专门用于MATLAB的工具箱，为线性矩阵不等式问题提供求解器和设计控制器的功能，适用于控制系统的设计与分析。 The book provides a comprehensive introduction to the LMI (Linear Matrix Inequalities) Toolbox in MATLAB. It covers various aspects of using this toolbox for solving problems involving linear matrix inequalities, offering detailed explanations and examples. The text is aimed at researchers, engineers, and students who are interested in applying LMI techniques within their work or studies.
     
  • MATLAB实用工具库解析及应用实例，深入讲解Optimization Toolbox和Statistics Toolbox...
    优质
    本书详细介绍了MATLAB中的Optimization Toolbox和Statistics Toolbox两大实用工具箱，通过丰富的案例解析其核心功能与应用场景，旨在帮助读者掌握高级数据处理与优化方法。 MATLAB 在科学计算与工程领域占有重要地位，其丰富的工具库为问题解决提供了有力支持。本段落主要关注关键实用工具库，并详细解析 Optimization Toolbox 和 Statistics and Machine Learning Toolbox 的核心功能及其应用案例，包括 linprog、fmincon、regress 和 fitctree 函数的使用方法。通过投资组合优化和客户流失预测的实际操作演示了从模型构建到参数调优的过程，帮助读者掌握 MATLAB 工具库的应用技巧，并能够灵活应对各种问题。 MATLAB 提供了一个强大的软件环境，包含了多个针对不同计算任务设计的实用工具库。本段落重点介绍了两个重要的工具箱：Optimization Toolbox 和 Statistics and Machine Learning Toolbox，并详细解释了几个核心函数的功能和用法。Optimization Toolbox 包含了一系列用于解决优化问题的函数，能够处理包括线性规划、非线性规划以及整数规划在内的多种类型的问题。该工具库中的 linprog 函数适用于求解线性规划问题，在生产计划中可以确定最优的生产组合以最大化利润；而 fmincon 函数则适合于处理具有复杂约束条件下的优化问题，例如在机械设计时寻找最佳的设计参数。 另一方面，Statistics and Machine Learning Toolbox 提供了大量用于数据分析、统计建模和机器学习算法的功能。其中 regress 函数可以执行线性回归分析，在经济预测等领域中建立变量之间的关系模型；fitctree 则可用于构建决策树分类模型，并通过设置如树的深度等参数来优化性能。 在案例研究部分，第一个实例展示了如何使用 Optimization Toolbox 来解决投资组合优化问题。该示例说明了如何根据风险水平最大化预期收益或在固定收益率的情况下最小化风险；Portfolio 函数用于建立并求解最佳的投资比例模型。第二个例子则探讨了利用 Statistics and Machine Learning Toolbox 进行客户流失预测的方法，电信公司通过使用 fitcensemble 函数构建预测模型来识别高流失概率的用户，并据此制定营销策略。 综上所述，本段落通过对 MATLAB 工具库及其核心函数功能和实际应用案例的介绍与分析，展示了其在解决科学计算及工程领域问题中的强大能力和灵活性。读者可以根据具体需求选择合适的工具箱和函数并进行深入研究，在理解各参数设置及适用场景的基础上结合数据特性做出相应的优化调整。随着 MATLAB 的不断发展和更新，持续学习新的功能将有助于应对更加复杂的现实挑战，并为高效解决问题提供无限可能。