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
这套《MATLAB统计分析》视频教程的资料包里，真正有价值的是视频本身的章节编排，不是那个 47 KB 的附件图。附件只是发布时的截图凭证，不承载内容，下载前不用对它抱有期待。需要先说明一点：这类资源在流转过程中常被加上与主题无关的摘要，比如把 Vue、前端工程化甚至运维岗位写进介绍里，那和 MATLAB 统计没有半点关系，看的时候直接跳过即可。
课纲的实际含金量
MATLAB 的统计教学资源大致分两种走向：一种是讲函数手册式的命令罗列，另一种是围绕数据推断的完整流程展开。从章节结构看，这套更接近后者。它把描述统计、概率分布、参数估计、假设检验、方差分析、回归这几块依次铺开，顺序和统计学的认知路径基本吻合，而不是按工具箱菜单顺序堆叠。这一点决定了它适合当作系统补课的材料，而不是遇到具体问题时的查漏工具。
需要提醒的是，MATLAB 统计内容天然偏向"给结果"——一行ttest就能出 p 值。所以判断一套教程好不好，关键看它有没有在调函数之前讲清楚"这个检验的适用前提是什么、样本要满足什么条件、结果怎么读"。如果视频里大段都在演示代码而很少解释模型假设，那它的价值会打折。
哪些章节值得反复看
- 概率分布与随机数生成：这是后面所有推断的基础。正态、t、卡方、F 四个分布的关系如果没理顺，假设检验部分会变成死记硬背。
- 参数估计与置信区间：点估计和区间估计的区分是很多人卡住的地方，值得逐帧看推导过程，不要只记函数名。
- 假设检验：单样本、双样本、配对检验的选择逻辑是重点，p 值的解释更是容易被讲错，这里要看清楚讲者的表述是否严谨。
- 方差分析与回归：这两块最接近实际数据分析场景，也最容易被速成教程糊弄过去。如果视频有完整的案例数据从头跑到尾，这部分含金量最高。
相对可以快进的是软件界面介绍和数据导入导出部分。MATLAB 的 UI 逻辑多年来变化不大，导入向导那套操作一次就会，反复看收益很低。
资料包怎么拆开用
正确的做法是把资源拆成三层来消化。第一层是视频本身，按章节顺序过一遍，遇到讲假设前提的段落放慢速度；第二层是同步动手，每看完一个检验方法，就在自己的 MATLAB 里用随机数造一组数据跑一遍，观察不同样本量下结论怎么变；第三层是笔记，但不要抄函数语法，而是记录"什么场景下选哪个检验、前提不满足时有什么替代方案"。函数用法随时能查到，判断逻辑查不到。
如果资料包里还附带了示例数据或代码，优先用它们复现视频里的结论，比另找数据集更能暴露自己没理解到的地方。附件图片这类东西可以直接忽略，它不是学习材料。
适合谁，不适合谁
如果你已经有一点概率论底子，需要把统计方法落到 MATLAB 上跑通，这套材料的章节顺序对你是友好的。如果你完全没接触过统计，指望看完就去做数据分析，那大概率会在假设检验那一章卡住——建议先补一下基础概念再看视频，效率会高很多。另外，指望靠它应对软考里偏理论的统计考题，方向也不对，考试考的是概念辨析，不是软件操作。
image.webp 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 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
![[衡天云]爆款云服务器 低至12元/月](/hty.png)
