MATLAB是一种由MathWorks公司开发的高性能数值计算和可视化软件，它集数值计算、符号计算和图形可视化三大基本功能于一体，在数学计算和工程应用领域中有着广泛的应用。MATLAB的核心是其丰富的工具箱，其中统计工具箱包含了参数估计、假设检验、方差分析、回归分析等数理统计领域的重要工具和方法。本文主要探讨了MATLAB在概率统计课程教学中的应用，包括参数估计和假设检验两个方面。
参数估计是统计学中的一个基本问题，它涉及到如何利用样本信息来推断总体参数。在MATLAB中，参数估计可以通过统计工具箱提供的函数来实现，例如normfit函数可用于正态分布数据的均值和标准差的点估计和区间估计。通过Jarque-Bera检验和Lilliefors检验，可以验证数据是否服从正态分布，这是进行参数估计的前提。Jarque-Bera检验是基于偏度和峰度的检验，而Lilliefors检验则是对正态分布的参数进行估计，并计算累积分布函数的经验分布函数。
在假设检验中，MATLAB同样提供了强大的工具。假设检验是利用样本数据来检验关于总体参数的假设是否成立的过程。在本文的例2中，通过样本数据来研究胃溃疡与胃液成分的关系，即两组人胃液中溶菌酶含量的对比，来验证是否存在显著差异。MATLAB的统计工具箱提供了多样化的假设检验函数，比如ttest2函数可以用于两个独立样本的t检验。
MATLAB在概率统计教学中的应用可以显著提高教学效率。教师可以借助MATLAB强大的计算和绘图能力，将大量复杂的计算工作交给软件处理，从而让学生更多地理解统计问题的思想和方法。此外，教师还可以利用MATLAB制作直观的教学课件和模拟实验，帮助学生更好地理解抽象的统计概念和方法。
总而言之，MATLAB在概率统计课程教学中的应用具有显著优势，它不仅能够提高教学效率，还能帮助学生更深刻地理解统计学的内涵，进而培养学生的数据分析能力和解决实际问题的能力。随着教育模式的不断更新和教学手段的现代化，MATLAB在概率统计等数学相关课程的教学中将扮演越来越重要的角色。
