用MATLAB进行区间估计和线性回归解析.pptVIP

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2017-04-23 发布于四川
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用MATLAB进行区间估计和线性回归解析.ppt

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用MATLAB进行区间估计和线性回归解析

§8.4 用MATLAB进行区间估计与线性回归分析 ; [mu,sig,muci,sigci]=normfit(x,alpha);a、b、aci、bci分别是均匀分布中参数a,b的点估计及区间估计值。;p、pci分别是二项分布中参数的点估计及区间估计值。;案例8.18 从某超市的货架上随机抽取9包0.5千克装的食糖，实测其重量分别为（单位：千克）：0.497，0.506，0.518，0.524，0.488，0.510，0.510，0.515，0.512，从长期的实践中知道，该品牌的食糖重量服从正态分布。根据数据对总体的均值及标准差进行点估计和区间估计。;mu =0.5089;案例8.19 某厂用自动包装机包装糖，每包糖的质量某日开工后，测得9包糖的重量如下：99.3，98.7，100.5，101.2，98.3，99.7，102.1，100.5，99.5（单位：千克）。分别求总体均值及方差的置信度为0.95的置信区间。;mu = 99.9778;案例8.20 对一大批产品进行质量检验时，从100个样本中检得一级品60个，求这批产品的一级品率p的置信区间（设置信度为0.95%）。 ;案例8.21调查某电话呼叫台的服务情况发现:在随机抽取的200个呼叫中，有40%需要附加服务(如转换分机等)，以p表示需附加服务的比例，求出p的置信度为0.95的置信区间。;§8.4.2 利用MATLAB进行线性回归分析;给出置信度为1-alpha的结果;案例8.22 根据表8-4的资料，用MATLAB重新计算生产费用与企业产量的回归方程。;;rint = -21.9497 12.3528 -8.0522 25.8218 -28.1552 5.5536 -8.8871 28.2311 -22.2564 20.6500 -18.6857 22.7082 -25.7282 7.3794 -11.1286 22.1463;案例8.23 利用MATLAB软件重新解答案例8.16.;再进一步进行回归分析，在命令窗口输入 x=[1 1 1 1 1 1 1;-3 -2 -1 0 1 2 3]; b=regress(log(y),x);回车后结果显示: