这篇报告是关于佛山科学技术学院《数学建模》课程的一次上机实践，由黄希瑞同学完成，专注于数据科学与大数据技术的专业学习。这次实验的主要目的是深入理解和应用数理统计学，同时熟悉MATLAB软件在统计分析中的运用。
我们要理解数理统计学的核心概念。数理统计学是研究如何收集、分析、解释和展示数据的学科。它涉及到概率论的基础，用于预测未知现象的概率分布。在本次实验中，黄希瑞同学需要对收集到的数据进行特征估计，这包括计算平均值、中位数、众数等集中趋势量，以及标准差、方差等分散程度量，以便了解数据的整体情况。此外，他还需要进行数据分析，例如通过假设检验来推断数据的某些特性，如正态性。这一步骤对于理解数据的分布形态至关重要。
MATLAB作为强大的数值计算工具，其内置的数理统计函数使得数据分析变得更为便捷。学生可能使用了诸如`histogram`函数绘制频率直方图，`mean`和`std`函数计算均值和标准差，`normfit`函数进行正态分布拟合，以及`probplot`函数绘制正态概率图等。正态概率图是一种检查数据是否符合正态分布的有效方法，通过将数据的秩与理论上的正态分布秩进行比较，可以直观地看出数据的分布形态是否接近正态。
在数据记录与处理部分，黄希瑞可能记录了实验中输入的原始数据，并利用MATLAB进行清洗、整理和转换，这可能包括去除异常值、缺失值的处理，以及数据的排序和归一化。他可能还使用了MATLAB的脚本或函数来生成图表，以可视化数据的分布和统计结果。
分析总结部分，黄希瑞同学会讨论他在实验中学习到的技能和知识。这可能包括对数理统计方法的理解加深，如如何进行假设检验，以及如何解读和解释MATLAB的统计输出。他还可能会提到通过实践操作提升的MATLAB编程技能，比如编写脚本、调用函数以及创建图形。
这次数学建模的上机实验旨在让学生在实际操作中掌握数理统计学的理论知识，并通过MATLAB的应用，提高数据处理和分析的能力。通过这样的实践活动，黄希瑞同学能够更好地理解和应用所学，为未来在数据科学与大数据技术领域的工作奠定坚实的基础。
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