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§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=-21.949712.3528-8.052225.8218-28.15525.5536 -8.887128.2311-22.256420.6500-18.685722.7082-25.72827.3794-11.128622.1463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=[1111111;-3-2-10123]'; >>b=regress(log(y),x)回车后结果显示: