6.2 线性方程(Linear equations)
chol Cholesky 分解
cholinc 不完全Cholesky 分解
cond 矩阵条件数
condest 估计1-范数条件数
inv 矩阵的逆
lu LU 分解
luinc 不完全LU 分解
lscov 已知协方差的最小二乘积
nnls 非负二乘解
pinv 伪逆
qr QR 分解
rcond LINPACK 逆条件数
、/ 解线性方程
6.3 特性值与奇异值(Eigenvalues and singular values)
condeig 矩阵各特征值的条件数
eig 矩阵特征值和特征向量
eigs 多个特征值
gsvd 归一化奇异值分解
hess Hessenberg 矩阵
poly 特征多项式
polyeig 多项式特征值问题
qz 广义特征值
schur Schur 分解
svd 奇异值分解
svds 多个奇异值
6.4 矩阵函数(Matrix functions)
expm 矩阵指数
expm1 矩阵指数的Pade 逼近
expm2 用泰勒级数求矩阵指数
expm3 通过特征值和特征向量求矩阵指数
funm 计算一般矩阵函数
logm 矩阵对数
sqrtm 矩阵平方根
6.5 因式分解(Factorization utility)
cdf2rdf 复数对角型转换到实块对角型
balance 改善特征值精度的平衡刻度
rsf2csf 实块对角型转换到复数对角型
7 数据分析 (Date analysis)
cumprod 元素累计积
cumsum 元素累计和
cumtrapz 累计积分
hist 统计频数直方图
histc 直方图统计
max 最大值
mean 平均值
median 中值
min 最小值
prod 元素积
sort 由小到大排序
sortrows 由小到大按行排序
std 标准差
sum 元素和
trapz 梯形数值积分
var 求方差
del2 五点离散Laplacian
diff 差分和近似微分
gradient 梯度
corrcoef 相关系数
cov 协方差矩阵
subspace 子空间之间的角度
8 统计工具箱函数
8.1 概率密度函数
betapdf贝塔分布的概率密度函数
binopdf二项分布的概率密度函数
chi2pdf卡方分布的概率密度函数
exppdf指数分布的概率密度函数
fpdf f分布的概率密度函数
gampdf伽玛分布的概率密度函数
geopdf几何分布的概率密度函数
hygepdf超几何分布的概率密度函数
normpdf正态（高斯）分布的概率密度函数
lognpdf对数正态分布的概率密度函数
nbinpdf负二项分布的概率密度函数
ncfpdf非中心f分布的概率密度函数
nctpdf非中心t分布的概率密度函数
ncx2pdf非中心卡方分布的概率密度函数
poisspdf泊松分布的概率密度函数
raylpdf雷利分布的概率密度函数
tpdf学生氏t分布的概率密度函数
unidpdf离散均匀分布的概率密度函数
unifpdf连续均匀分布的概率密度函数
weibpdf威布尔分布的概率密度函数
8.2 累加分布函数
betacdf贝塔分布的累加函数
binocdf二项分布的累加函数
chi2cdf卡方分布的累加函数
expcdf指数分布的累加函数
fcdf f分布的累加函数
gamcdf伽玛分布的累加函数
geocdf几何分布的累加函数
hygecdf超几何分布的累加函数
logncdf对数正态分布的累加函数
nbincdf负二项分布的累加函数
ncfcdf非中心f分布的累加函数
nctcdf非中心t分布的累加函数
ncx2cdf非中心卡方分布的累加函数
normcdf正态（高斯）分布的累加函数
poisscdf泊松分布的累加函数
raylcdf雷利分布的累加函数
tcdf学生氏t分布的累加函数
unidcdf离散均匀分布的累加函数
unifcdf连续均匀分布的累加函数
weibcdf威布尔分布的累加函数
8.3 均匀随机数的产生
random 求指定分布的随机数
unifrnd [A,B]上均匀分布(连续) 随机数
unidrnd 均匀分布（离散）随机数
exprnd 参数为Lambda的指数分布随机数
normrnd 参数为MU，SIGMA的正态分布随机数
chi2rnd 自由度为N的卡方分布随机数
trnd 自由度为N的t分布随机数
frnd 第一自由度为N1,第二自由度为N2的F分布随机数
gamrnd 参数为A, B的 分布随机数
betarnd 参数为A, B的 分布随机数
lognrnd 参数为MU, SIGMA的对数正态分布随机数
nbinrnd 参数为R，P的负二项式分布随机数
ncfrnd 参数为N1，N2，delta的非中心F分布随机数
nctrnd 参数为N，delta的非中心t分布随机数
ncx2rnd 参数为N，delta的非中心卡方分布随机数
raylrnd 参数为B的瑞利分布随机数
weibrnd 参数为A, B的韦伯分布随机数
binornd 参数为N, p的二项分布随机数
geornd 参数为 p的几何分布随机数
hygernd 参数为 M，K，N的超几何分布随机数
poissrnd 参数为Lambda的泊松分布随机数
8.4 线性模型函数
anova1单因子方差分析
anova2双因子方差分析
anovan多因子方差分析
aoctool协方差分析交互工具
dummyvar拟变量编码
friedman Friedman检验
glmfit一般线性模型拟合
kruskalwallis Kruskalwallis检验
leverage中心化杠杆值
lscov已知协方差矩阵的最小二乘估计
manova1单因素多元方差分析
manovacluster多元聚类并用冰柱图表示
multcompare多元比较
8.5 多项式评价及误差区间估计
polyfit最小二乘多项式拟合
polyval多项式函数的预测值
polyconf残差个案次序图
regress多元线性回归
regstats回归统计量诊断
Ridge岭回归
rstool多维响应面可视化
robustfit稳健回归模型拟合
stepwise逐步回归
x2fx用于设计矩阵的因子设置矩阵
8.6 非线性回归函数
nlinfit非线性最小二乘数据拟合（牛顿法）
nlintool非线性模型拟合的交互式图形工具
nlparci参数的置信区间
nlpredci预测值的置信区间
nnls非负最小二乘
8.7 试验设计函数
cordexch D-优化设计（列交换算法）
daugment递增D-优化设计
dcovary固定协方差的D-优化设计
ff2n二水平完全析因设计
fracfact二水平部分析因设计
fullfact混合水平的完全析因设计
hadamard Hadamard矩阵（正交数组）
rowexch D-优化设计（行交换算法）
主成分分析函数
barttest Barttest检验
pcacov源于协方差矩阵的主成分
pcares源于主成分的方差
princomp根据原始数据进行主成分分析
8.8 多元统计函数
classify聚类分析
mahal马氏距离
manova1单因素多元方差分析
8.9 假设检验函数
ranksum秩和检验
signrank符号秩检验
signtest符号检验
ttest单样本t检验
ttest2双样本t检验
ztest z检验
8.10 分布检验函数
jbtest正态性的Jarque-Bera检验
kstest单样本Kolmogorov-Smirnov检验
kstest2双样本Kolmogorov-Smirnov检验
lillietest正态性的Lilliefors检验
8.11 非参数函数
friedman Friedman检验
kruskalwallis Kruskalwallis检验
ranksum秩和检验
signrank符号秩检验
signtest符号检验
8.12 文件输入输出函数
caseread读取个案名
casewrite写个案名到文件
tblread以表格形式读数据
tblwrite以表格形式写数据到文件
tdfread从表格间隔形式的文件中读取文本或数值数据
8.13 演示函数
aoctool协方差分析的交互式图形工具
disttool探察概率分布函数的GUI工具
glmdemo一般线性模型演示
randtool随机数生成工具
polytool多项式拟合工具
rsmdemo响应拟合工具
robustdemo稳健回归拟合工具
9 优化函数
fminbnd 一维搜索问题
fminunc,fminsearch 无约束极小值
fmincon 约束极小值
linprog 线性规划
quadprog 二次规划
optimget 从OPTIONS 构架中取得优化参数
optimset 创建或修改OPTIONS 构架
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