Statistics Toolbox

Características principales

  • Técnicas de regresión, incluidas la lineal, lineal generalizada, no lineal, robusta, regularizada, ANOVA y los modelos de efectos mixtos
  • Modelado de medidas repetidas para datos con varias mediciones por sujeto
  • Distribuciones de probabilidad univariantes y multivariantes, incluidas cópulas y mezclas gaussianas
  • Generadores de números aleatorios y cuasialeatorios, así como muestreadores de cadenas de Markov
  • Contrastes de hipótesis para distribuciones, dispersión y posición, además de técnicas de diseño de experimentos (DoE) para diseños de superficie de respuesta, óptimos y factoriales
  • Algoritmos de aprendizaje automático supervisado, incluidos máquinas de vectores soporte (SVM), árboles de decisión boosted y bagged, KNN, Bayes Naive y análisis discriminante
  • Algoritmos de aprendizaje automático no supervisado, incluidos la organización en cluster de K medias y jerárquica, las mezclas gaussianas y los modelos ocultos de Markov
Siguiente: Análisis exploratorio de datos

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