疾风亦有龟途

matlab软件是一款科学计算软件，在工程和科学研究中应用广泛。这篇经验告诉你，如何使用matlab软件对离散数据进行三次样条插值。 1.工具/原料 windows系统电脑一台 matlab软件 2.方法/步骤 第一步，双击matlab软件图标，打开matlab软件，可以看到matlab软件的界面。 第二步，在命令行窗口中输入： x=0:2:22; y=2*exp(x).*sin(x); 创建了12个原始数据点。 第三步，在命令行窗口中输入： xi=0:0.1:22; 创建要进行插值的数据的横坐标。 第四步，在命令行窗口中输入： yi=spline(x,y,xi); 使用函数spline(x,y,xi);可以获得对原始数据的三次样条插值的y轴坐标。 第五步，在命令行窗口中输入： plot(x,y,'o',xi,yi); 在图像中绘制原始数据点和三次样条插值的数据点图示。 第六步，在命令行窗口中输入： title('三次样条插值'); xlabel('x'); ylabel('y'); 给绘制的图示添加标题和坐标轴的标签。 第八步，查看绘制的原始数据点图和三次样条插值图示，注意标题、横坐标、纵坐标等。

背景”（统计假设检验）更有助于一个科研新手理解显著性检验。“统计假设检验”这一正名实际上指出了“显著性检验”的前提条件是“统计假设”，换言之“无假设，不检验”。任何人在使用显著性检验之前必须在心里明白自己的科研假设是什么，否则显著性检验就是“水中月，镜中花”，可望而不可即。用更通俗的话来说就是要先对科研数据做一个假设，然后用检验来检查假设对不对。一般而言，把要检验的假设称之为原假设，记为H0；把与H0相对应（相反）的假设称之为备择假设，记为H1。 如果原假设为真，而检验的结论却劝你放弃原假设。此时，我们把这种错误称之为第一类错误。通常把第一类错误出现的概率记为α 如果原假设不真，而检验的结论却劝你不放弃原假设。此时，我们把这种错误称之为第二类错误。通常把第二类错误出现的概率记为β 通常只限定犯第一类错误的最大概率α， 不考虑犯第二类错误的概率β。我们把这样的假设检验称为显著性检验，概率α称为显著性水平。显著性水平是数学界约定俗成的，一般有α =0.05,0.025.0.01这三种情况。代表着显著性检验的结论错误率必须低于5%或2.5%或1%（统计学中，通常把在现实世界中发生几率小于5%的

1.样式展示 不知道有没有人在别人的网站看到过这种样式的图表。 我感觉还挺好看的。所以去网上看了一下，学习了一下。现在分享给大家。大家也可以运用到自己的博客网站里。做数据统计蛮好看的。 2.引入Echart 其实这也是一个类似于elementUI的东西，我们首先引入他。 npm install echarts --save 2.1 饼状图 首先我们来创建饼状图。