客观的：将数据导入MATLAB并组织起来进行分析。执行常见任务，例如合并数据和处理丢失的数据。

• 导入数据
• 数据类型
• 数据表
• 合并数据
• 分类数据
• 缺失数据

客观的：对数据集进行基本统计调查，包括可视化和计算摘要统计数据。

• 绘图
• 中心趋势
• 传播
• 形状
• 相关性
• 分组数据

客观的：研究不同的概率分布，并将分布拟合到数据集。

• 概率分布
• 分布参数
• 比较和拟合分布
• 非参数拟合

客观的：确定对数据集的断言有多可能性。应用用于常见用途的假设试验，例如比较两个分布和确定样本的置信区间。

• 假设试验
• 正态分布检验
• 无正常分布的测试

客观的：比较多个组的样本手段，并在组之间找到统计上显着的差异。

• 多重比较
• 单因素方差分析
• N-way方差分析
• 马诺瓦
• 非正态方差分析
• 分类相关性

客观的：通过将线性和非线性模型拟合到数据集来执行预测建模。探索提高模型质量的技术。

• 线性回归模型
• 拟合线性模型到数据
• 评估适合度
• 调整模型
• 物流和广义线性回归
• 非线性回归

客观的：通过降低维度来简化高维数据集。

• 功能转换
• 功能选择

客观的：使用随机数来评估模型的不确定性或灵敏度，或执行模拟。从各种分布生成随机数，并管理MATLAB随机数生成算法。

• 引导和仿真
• 从标准分布生成数字
• 从任意分布生成数
• 控制随机数流