Matlab 参数估计与假设检验解析
使用MATLAB进行参数估计与误差分析的基本原理
使用MATLAB进行参数估计与误差分析的基本原理在科学研究和工程实践中，我们经常需要利用观测数据来估计某些未知参数，例如物理模型中的参数，金融模型中的市场波动率等。
参数估计是一项复杂而重要的任务，而误差分析则是对参数估计结果的可靠性进行评估。
在本文中，我们将探讨使用MATLAB进行参数估计与误差分析的基本原理。
首先，让我们介绍一下参数估计的概念。
参数估计是基于观测数据，通过某种数学方法对未知参数进行估计，从而使模型更好地拟合数据。
在MATLAB中，我们可以使用最小二乘法进行参数估计。
最小二乘法是一种最常用的参数估计方法，它通过最小化观测数据与模型预测值之间的差异来确定参数值。
MATLAB提供了丰富的函数和工具箱，可以帮助我们进行最小二乘法估计。
参数估计的过程通常需要首先定义一个数学模型，并通过观测数据来确定模型中的未知参数。
在MATLAB中，我们可以使用符号和函数来定义数学模型。
通过符号计算工具箱，我们可以将数学模型转化为符号表达式，并使用观测数据来估计未知参数。
使用符号计算工具箱可以使参数估计更加精确和方便。
一旦我们获得了参数估计结果，我们就需要进行误差分析来评估估计结果的可靠性。
在MATLAB中，误差分析通常包括计算参数估计的标准误差、置信区间和假设检验等。
标准误差是估计结果的一种度量，它反映了估计值的可靠性。
在MATLAB中，我们可以使用统计工具箱中的函数来计算标准误差。
置信区间是对估计结果的可靠区间的一个估计。
在MATLAB中，我们可以使用置信区间函数来计算参数估计的置信区间。
假设检验是用来检验参数估计结果的统计显著性的方法。
在MATLAB中，我们可以使用统计工具箱中的假设检验函数来进行假设检验。
除了标准误差、置信区间和假设检验之外，误差分析还可以包括其他方面的评估，例如残差分析和敏感性分析。
残差分析是一种用来评估模型拟合程度的方法。
在MATLAB中，我们可以使用残差分析函数来计算模型的残差，并绘制残差图。
MATLAB参数估计与假设检验
MATLAB参数估计与假设检验课型：新授课教具：多媒体教学设备，matlab教学软件一、目标与要求掌握matlab统计工具箱中的基本统计命令及其应用。
二、教学重点与难点本堂课教学的重点在于引导学生在编写matlab程序时能够熟练运用基本统计量的相关命令实现相应的功能。
三、教学方法本课程主要通过讲授法、演示法、练习法等相结合的方法来引导学生掌控本堂课的学习内容。
四、教学内容上机内容回顾一、基本的统计量命令二、常见概率分布函数新授课统计推断：通过对样本的处理和分析，得出与总参数相关的结论。
统计推断包括参数估计和假设检验两部分内容。
示例：吸烟对血压有影响吗？对吸烟和不吸烟两组人群进行24小时动态监测，吸烟组66人，不吸烟组62人，分别测量24小时收缩压（ 24hSBP）和舒张压（ 24hDBP），白天（ 6Am-10Pm）收缩压（ dSBP）和舒张压（ dDBP ），夜间（ 10Pm-6Am）收缩压（ nSBP）和舒张压（ nDBP）。
然后分别计算每类的样本均值和标准差问题：1）任何一个考察的时段，吸烟和不吸烟群体的血压的真值分别是多少？（参数估计）2）吸烟和不吸烟群体的血压的真值是否有区别？（假设检验）概念：第一部分：一：点估计1 矩估计法2 似然函数法二、评价估计优劣的标准1 无偏性2 有效性3一致性三、区间估计参数估计的MATLAB实现：例题：50名17岁城市男性学生身高（单位： cm）：170.1 179.0 171.5 173.1 174.1 177.2 170.3 176.2 163.7 175.4 163.3 179.0 176.5 178.4 165.1 179.4 176.3 179.0 173.9 173.7 173.2 172.3 169.3 172.8 176.4 163.7 177.0 165.9 166.6 167.4 174.0 174.3 184.5 171.9 181.4 164.6 176.4 172.4 180.3 160.5 166.2 173.5 171.7 167.9 168.7 175.6 179.6 171.6 168.1 172.2运行结果标准差区间估计（4.4863，6.6926）标准差点估计 5.3707均值区间估计（171.1777, 174.2303）均值点估计 172.7040第二部分假设检验总体均值的假设检验•总体方差的假设检验•两总体的假设检验• 0-1分布总体均值的假设检验•总体分布正态性检验•假设检验的MATLAB实现假设检验MATLAB的实现MATLAB命令使用说明输入参数x是样本（n维数组），mu是H0中的µ0，sigma是总体标准差σ，alpha是显著性水平α（缺省时设定为0.05），tail是对双侧检验和两个单侧检验的标识，用备选假设H1确定：H1为µ≠µ0时令tail=0（可缺省）；H1为µ>µ0时令tail=1；H1为µ<µ0时令tail=-1。
MATLAB中的统计推断与参数估计方法解析
MATLAB中的统计推断与参数估计方法解析MATLAB（Matrix Laboratory）是一种基于数值计算和编程语言的工具，广泛应用于科学、工程和金融等领域。
在统计学中，MATLAB提供了丰富的函数和工具箱，可以进行统计推断和参数估计等分析。
本文将针对MATLAB中的统计推断和参数估计方法进行解析，包括假设检验、置信区间估计和最大似然估计等。
一、假设检验假设检验是统计学中常用的一种方法，用于验证关于总体参数的假设。
在MATLAB中，可以利用t检验和χ²检验等函数进行假设检验分析。
1. t检验t检验主要用于比较两个样本均值是否存在显著差异。
在MATLAB中，可以使用ttest2函数进行双样本t检验，使用ttest函数进行单样本t检验。
例如，我们有两组数据x和y，想要判断它们的均值是否显著不同。
可以使用以下代码进行双样本t检验：```[h,p,ci,stats] = ttest2(x,y);```其中，h表示假设检验的结果，为0表示接受原假设，为1表示拒绝原假设；p 表示假设检验的p值；ci表示置信区间；stats包含了相关统计信息。
2. χ²检验χ²检验主要用于比较观察频数和期望频数之间是否存在显著差异。
在MATLAB 中，可以使用chi2gof函数进行χ²检验分析。
例如，我们有一组观察频数obs和一组对应的期望频数exp，可以使用以下代码进行χ²检验：```[h,p,stats] = chi2gof(obs,'Expected',exp);```其中，h表示假设检验的结果，为0表示接受原假设，为1表示拒绝原假设；p 表示假设检验的p值；stats包含了相关统计信息。
二、置信区间估计置信区间估计是用于估计总体参数范围的方法，可以帮助我们对总体参数进行合理的推断。
在MATLAB中，可以利用confint函数进行置信区间估计分析。
例如，我们有一组数据x，想要对它的均值进行置信区间估计。
优选matlab教程参数估计及假设检验
例2.中国改革开放30年来的经济发展使人民的生活得 到了很大的提高，不少家长都觉得这一代孩子的身高 比上一代有了明显变化。下面数据是近期在一个经济 比较发达的城市中学收集的17岁的男生身高（单位： cm），若数据来自正态分布，计算学生身高的均值和 标准差的点估计和置信水平为0.95的区间估计。
170.1,179,171.5,173.1,174.1,177.2,170.3,176.2,175.4, 163.3,179.0,176.5,178.4,165.1,179.4,176.3,179.0,173.9,173.7 173.2,172.3,169.3,172.8,176.4,163.7,177.0,165.9,166.6,167.4 174.0,174.3,184.5,171.9,181.4,164.6,176.4,172.4,180.3,160.5 166.2,173.5,171.7,167.9,168.7,175.6,179.6,171.6,168.1,172.2
matlab教程参数估计及假设检验
实验目的 直观了解统计描述的基本内容。
实验内容
1、参数估计 2、假设检验 3、实例 4、作业
一、参数估计
参数估计问题的一般提法
设有一个统计总体，总体分布函数为F(x, ), 其 中是未知参数，现从该总体抽样，得样本
X1, X2 ,, Xn
要依据该样本对参数 作出估计，或估计 的某个已知函数 g( ).
xl
f
( x;1,2 ,,k
)dx
( X 连续型)
或 l E( X l ) xl p( x;1,2 ,,k ) ( X 离散型)
xRX
l=1,..., k 阶矩
一般说，它们是 1,2 ,,k 的函数。
matlab假设检验
Matlab假设检验在统计学中，假设检验是用于确定一个样本是否具有特定性质的方法。
基于给定的数据和统计量，假设检验允许我们对一个或多个总体参数提出某种假设，并通过计算得到的统计量来判断该假设的可信度。
Matlab是一种强大的数值计算和编程环境，可以方便地进行假设检验。
本文将介绍如何在Matlab中执行常见的假设检验。
单样本 t检验单样本 t检验可以用于判断一个样本的平均值是否与给定的参考值有显著差异。
以下是使用Matlab进行单样本 t检验的步骤：1.导入数据。
首先，我们需要将样本数据导入Matlab中。
可以使用readmatrix或csvread等函数来读取文件中的数据。
2.计算平均值和标准差。
使用mean函数计算样本平均值，使用std函数计算样本标准差。
data = readmatrix('data.csv');sample_mean = mean(data);sample_std = std(data);3.假设检验。
使用ttest函数进行假设检验。
假设我们要检验的假设是样本平均值与参考值相等，可以使用ttest函数的默认参数进行检验。
[h, p] = ttest(data, reference_value);函数的输出h表示假设检验的结果，如果h=1则表示拒绝原假设，即样本平均值与参考值有显著差异；否则，接受原假设。
p是P值，用于衡量样本平均值与参考值之间的差异的显著性。
如果P值小于显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝原假设。
双样本 t检验双样本t检验适用于比较两组样本的均值是否有显著差异。
以下是使用Matlab进行双样本 t检验的步骤：1.导入数据。
与单样本 t检验相似，首先需要将两组样本数据导入Matlab中。
2.假设检验。
使用ttest2函数进行假设检验。
[h, p] = ttest2(data1, data2);h和p的含义与单样本 t检验相同。
卡方检验卡方检验用于比较观察到的频数与期望的频数之间的差异。
假设检验在Matlab中
程序（1）： >> syms c x >> px=c/sqrt(1-x.^2); >> Fx=int(px,x,-1,1) 则结果显示如下：Fx=pi*c 由pi*c=1得 c=1/pi 程序（2）：
>> syms x >> c='1/pi'; >> px=c/sqrt(1-x.^2); >> format >> p1=int(px,x,-1/2,1/2)
>> p2=unifcdf(30,0,30)-unifcdf(25,0,30);
>> p=p1+p2 则结果显示为：p=1/3
应用举例
例2.4 设随机变量X的概率密度为
Px
c,
1 x2
0,
确定常数c;
x 1 x 1
求X落在区间（-1/2，1/2）内的概率；
求X的分布函数F（x）
解：设乘客7点过X分钟到达此站，则X在[0，30]内服从均 匀分布，当且仅当他在时间间隔（7：10，7：15）或（7： 25，7：30）内到达车站时，候车时间不到5分钟。故其概 率为：P1=P{10<X<15}+ P{25<X<30}
程序：
>> format rat
>> p1=unifcdf(15,0,30)-unifcdf(10,0,30);
率 P（k 设每次暴雨以1天计算）。 解：一年夏天共有天数为
n=31+30+31+31+30=153 故可知夏天每天发生暴雨的概率约为
P 180 63153
matlab教程参数估计及假设检验
[muratio,sgmratio]=fugailv(0,1,1000,200,0.05) [muratio,sgmratio]=fugailv(10,2,2000,500,0.01) [muratio,sgmratio]=fugailv(4,6,5000,400,0.025)
2、其它分布的参数估计
要依据该g( ).
参数估计
点估计 区间估计
点估计 —— 估计未知参数的值。 区间估计—— 根据样本构造出适当的区间， 使它以一定的概率包含未知参数或未知参 数的已知函数的真值。
（一）点估计的求法 1、矩估计法 基本思想是用样本矩估计总体矩 .
(1). 取容量充分大的样本（n>50），按中心极限定理， 它近似地服从正态分布； (2).使用Matlab工具箱中具有特定分布总体的估计命令. 10[muhat, muci] = expfit(X,alpha)----- 在显著性水平 alpha下，求指数分布的数据X的均值的点估计及其区间 估计. 20 [lambdahat, lambdaci] = poissfit(X,alpha)----- 在显 著性水平alpha下，求泊松分布的数据X 的参数的点估 计及其区间估计. 30[phat, pci] = weibfit(X,alpha)----- 在显著性水平alpha 下，求Weibull分布的数据X 的参数的点估计及其区间 估计.
的无约束最优化问题。
方法： ①最速下降法 ②Newton(牛顿）法及其修正的方法。 ③共轭方向法和共轭梯度法 ④变尺度法（拟牛顿法） 等等 详见北京大学出版社 高惠璇编著《统计计算》 P359------P379
二、假设检验
统计推断的另一类重要问题是假设检验问题。 在总体的分布函数完全未知或只知其形式，但 不知其参数的情况，为了推断总体的某些未知 特性，提出某些关于总体的假设。 对总体X的分布律或分布参数作某种假设，根据 抽取的样本观察值，运用数理统计的分析方法， 检验这种假设是否正确，从而决定接受假设或拒 绝假设.
正态总体参数的假设检验matlab处理
正态总体参数的检验1 总体标准差已知时的单个正态总体均值的U检验某切割机正常工作时，切割的金属棒的长度服从正态分布N(100,4)。
从该切割机切割的一批金属棒中随机抽取15根，测得长度为：97 102 105 112 99 103 102 94 100 95 105 98 102 100 103假设总体的方差不变，试检验该切割机工作是否正常，即检验总体均值是否等于100？，取显著性水平a=0.05。
分析：这是总体标准差已知时的单个正态总体均值的检验，根据题目要求可写出如下假设：H0：u=u0=100，H1=u /=u0(u不等于u0)H0称为原假设，H1称为被择假设（或对立假设）MATLAB统计工具箱中的ztest函数用来做总体标准差已知时的单个正态总体均值的检验调用格式ztest[h,p,muci,zval]=ztest(x,mu0,Sigma,Alpha,Tail)x:是输入的观测向量mu0：假设的均值Sigma：总体标准差Alpha：显著性水平，默认0.05Tail：尾部类型变量,‘both’双侧检验（默认），u不等于uo；‘right’右侧检验，u>u0; ‘left’左侧检验,u<u0；返回值：h：假设的结果（0,1），h=0时，接受假设H0；h=1,拒绝假设H0p：检验的p值，p>Alpha时，接受原假设H0；p<=Alpha 时，拒绝原假设H0.muci：总体均值u的置信水平为1-Alpha的置信区间zval：检验统计量的观测值%定义样本观测值向量x=[97 102 105 112 99 103 102 94 100 95 105 98 102 100 103];mu0=100; %原假设中的mu0sigma=2; %总体标准差Alpha=0.05; %显著性水平%调用ztest函数做总体均值的双侧检验（默认）,%返回变量h，检验的p值，均值的置信区间muci，检验统计量的观测值zval[h,p,muci,zval]=ztest(x,mu0,sigma,Alpha)h =1p =0.0282muci =100.1212 102.1455zval =2.1947由ztest函数返回值可以看到，h=1，且p=0.0282<0.05，所以在显著性水平=0.05下拒绝的原假设H0:u=u0=100，因此认为该切割机不能正常工作，同时还返回了总体均值的置信水平为95%（1-0.05）的置信区间为[100.1212 102.1455]。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
参数估计与假设检验
2020/11/23
© 谢中华, 天津科技大学数学系.
教材
参数估计假设检验
2020/11/23
© 谢中华, 天津科技大学数学系.
主要内容
参数估计假设检验
➢ 常见分布的参数估计 ➢ 正态总体参数的检验 ➢ 分布的拟合与检验 ➢ 核密度估计
2020/11/23
© 谢中华, 天津科技大学数学系.
2020/11/23
© 谢中华, 天津科技大学数学系.
参数估计假设检验
【例 5.2-1】某切割机正常工作时，切割的金属棒的长度服从正 态分布 N(100, 4) . 从该切割机切割的一批金属棒中随机抽取 15 根，测得它们的长度（单位：mm）如下：
97 102 105 112 99 103 102 94 100 95 105 98 102 100 103. 假设总体方差不变，试检验该切割机工作是否正常，即总体均
二项分布的参数估计 分布拟合工具 极值分布的参数估计 指数分布的参数估计 分布的拟合
分布的参数估计
广义极值分布的参数估计 高斯混合模型的参数估计 广义 Pareto 分布的参数估计
mle mlecov nbinfit normfit poissfit raylfit unifi估计的渐进协方差矩阵 负二项分布的参数估计 正态（高斯）分布的参数估计 泊松分布的参数估计 瑞利（Rayleigh）分布的参数估计 均匀分布的参数估计 威布尔（Weibull）分布的参数估计
% 定义样本观测值向量
>> x = [15.14 14.81 15.11 15.26 15.08 15.17 15.12 14.95 15.05
14.87];
% 调用normfit函数求正态总体参数的最大似然估计和置信区间 % 返回总体均值的最大似然估计muhat和90%置信区间muci， % 还返回总体标准差的最大似然估计sigmahat和90%置信区间sigmaci
>> x = normrnd(10,4,100,1); >> [phat,pci] = mle(x)
>> [phat,pci] = mle(x,'distribution','normal')
>> [phat,pci] = mle(x,'pdf',@normpdf,'start',[0,1])
>> [phat,pci] = mle(x,'cdf',@normcdf,'start',[0,1])
H1 : 0 . H1 : 0 H1 : 0
➢ ztest函数 调用格式： h = ztest(x,m,sigma) h = ztest(...,alpha) h = ztest(...,alpha,tail) h = ztest(...,alpha,tail,dim) [h,p] = ztest(...) [h,p,ci] = ztest(...) [h,p,ci,zval] = ztest(...)
2020/11/23
© 谢中华, 天津科技大学数学系.
参数估计假设检验
第二节 正态总体参数的检验
2020/11/23
© 谢中华, 天津科技大学数学系.
参数估计假设检验
一、总体标准差已知时的单个正态总体均值的U检验
总体：X
~
N
(
,
2 0
)
样本：X1, X 2 , , X n
假设：
H0 : 0, H0 : 0, H0 : 0,
参数估计假设检验
第一节 常见分布的参数估计
2020/11/23
© 谢中华, 天津科技大学数学系.
参数估计假设检验
一、分布参数估计的MATLAB函数
函数名 betafit
说明
分布的参数估计
函数名 lognfit
说明 对数正态分布的参数估计
binofit dfittool evfit expfit fitdist gamfit gevfit gmdistribution gpfit
>> [muhat,sigmahat,muci,sigmaci] = normfit(x,0.1)
2020/11/23
© 谢中华, 天津科技大学数学系.
参数估计假设检验
【例5.1-2】调用normrnd函数生成100个服从均值为10，标准差 为4的正态分布的随机数，然后调用mle函数求均值和标准差的 最大似然估计。
2020/11/23
© 谢中华, 天津科技大学数学系.
补充： mle函数的调用格式：
参数估计假设检验
phat = mle(data) [phat,pci] = mle(data) [...] = mle(data,'distribution',dist) [...] = mle(data,...,name1,val1,name2,val2,...) [...] = mle(data,'pdf',pdf,'cdf',cdf,'start',start,...) [...] = mle(data,'logpdf',logpdf,'logsf',logsf,'start',start,...) [...] = mle(data,'nloglf',nloglf,'start',start,...)
值是否等于 100mm？取显著性水平 0.05.
>> x = [97 102 105 112 99 103 102 94 100 95 105 98 102 100 103]; % 调用ztest函数作总体均值的双侧检验， % 返回变量h，检验的p值，均值的置信区间muci，检验统计量的观测值zval >> [h,p,muci,zval] = ztest(x,100,2,0.05) % 调用ztest函数作总体均值的单侧检验 >> [h,p,muci,zval] = ztest(x,100,2,0.05,'right')
2020/11/23
© 谢中华, 天津科技大学数学系.
参数估计假设检验
【例 5.1-1】从某厂生产的滚珠中随机抽取 10 个，测得 滚珠的直径（单位：mm）如下：
15.14 14.81 15.11 15.26 15.08 15.17 15.12 14.95 15.05 14.87 . 若滚珠直径服从正态分布 N(, 2) ，其中 , 未知，求 , 的最大似然估计和置信水平为 90%的置信区间。