MATLAB参数估计

ztest
h=ztest(x,m,sigma,alpha);在alpha的显著水平下进行Z检验，H=1,拒绝，H=0，接受
[h,sig,ci，zval]=ztest(x,m,sigma,alpha,tail);允许是双侧还是单侧检验。tail=0，指定备择假设均值不等于m;tail=1备择假设均值大于m；tail=-，备择假设均值小于m.sig为最小显著性水平，ci为均值真值的1-alpha置信区间，zval是统计量的值；

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clc
x1=[59.6 55.2 56.6 55.8 60.2 57.4 59.8 56.0 55.8 57.4];
x2=[56.8 54.4 59.0 57.0 56.0 60.0 58.2 59.6 59.2 53.8];
x=[x1 x2]';
m=10;sigma=0.4;a=0.05;
[h,sig,muci]=ztest(x,m,sigma,a,1)

正态总体均值假设检验
[h,sig,muci]=ttest(x,m,alpha,tail)；允许指定是单侧还是双侧，与ztest相同，sig为能够利用T的观测值做出拒绝原假设的最小显著性水平，ci为均值真值的1-alpha置信区间

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x1=[59.6 55.2 56.6 55.8 60.2 57.4 59.8 56.0 55.8 57.4];
m=225;
a=0.05;
[h,sig,muci]=ttest(x1,m,a,1)

方差未知时两个正态总体均值的假设检验
[h,significance,muci]=ttest2(x,y,alpha);显著性水平alpha，significance参数是t统计量相关的p值，即为能够利用T的观测值做出拒绝原假设的最小显著性水平。ci同上
ttest29(x,y,alpha,tail);单侧还是双侧检验，同上

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x1=[59.6 55.2 56.6 55.8 60.2 57.4 59.8 56.0 55.8 57.4];
x2=[56.8 54.4 59.0 57.0 56.0 60.0 58.2 59.6 59.2 53.8];
a=0.05;
[h,sig,muci]=ttest(x1,x2,a,1)

方差分析
anoval函数可以用于进行单因子方差分析
p=anoval(X);比较m*n矩阵两列或多列的均值，每一列包含m各相互独立的观测样本，返回x中所有样本取至同一群体的的零假设概率P，若P接近0，则认为零假设可疑并认为列均值存在差异，一般P=0.05或者0.01

p=anoval(x,group,‘displayout’);当‘display’参数设置为‘on’，激活anova表和箱图形显示

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