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标题:
MATLAB统计分析与应用: 40个案例分析pdf +程序+数据！
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作者:
风中的漂流瓶
时间:
2015-5-5 01:07
标题:
MATLAB统计分析与应用: 40个案例分析pdf +程序+数据！
r" C6 L# g3 ]
内容提要:
. [/ W2 h4 w$ C
本书从实际应用的角度出发，以大量的案例详细介绍了MATLAB环境下的统计分析与应用。本书主要内容包括：利用MATLAB制作统计报告或报表；从文件中读取数据到MATLAB；从MATLAB中导出数据到文件；数据的平滑处理、标准化变换和极差归一化变换；生成一元和多元分布随机数；蒙特卡洛方法；参数估计与假设检验；Copula理论及应用实例；方差分析；基于回归分析的数据拟合；聚类分析；判别分析；主成分分析；因子分析；图像处理中的统计应用等。
. |0 f- N3 ]! \7 a b1 m
* k8 i/ m: ~! k4 h1 Q
编辑推荐
2 {/ A$ n V2 Z5 i4 r( u' _9 U
《MATLAB统计分析与应用:40个案例分析》为MATLAB开发实例系列图书。
' s9 w# j7 [+ o+ J
目录
7 f a3 q! } T* y( n7 d- {* T
第1章 利用MATLAB生成Word和Excel文档
& m& J; y* e3 c
1.1 组件对象模型(COM)
- u( V1 D& Z7 l1 {( J) Z+ O
1.1.1 什么是CoM
0 J% l1 E7 n; T
1.1.2 CoM接口
. k& |: I# W: L+ R9 b8 ?4 }+ o
1.2 MATLAB中的ActiveX控件接口技术
V' V, H( {; z6 O1 G9 h/ n
1.2.1 actxcontrol函数
' c; s& ?# |5 a) j8 S2 M
1.2.2 actxcontrollist函数
, x) z8 z1 o# e' ?, X& R
1.2.3 actxcontrolselect函数
; d% ]" O/ w) Q4 d
1.2.4 actxserver函数
/ z/ S9 @- D) y
1.2.5 利用MATLAB调用COM对象
4 a. N, \- Z' p) r9 L8 I/ _ v
1.2.6 调用actxserver函数创建组件服务器
0 P* K+ D0 N1 \$ \6 F7 a) n5 U
1.3 案例1：利用MATLAB生成Word文档
: z6 I& P; x4 x
1.3.1 调用actxserver函数创建MicrosoftWord服务器
# T, G/ p7 |6 q) X0 T
1.3.2 建立Word文本文档
# j: s% }7 A' r+ j, v" ?/ A
1.3.3 插入表格
F- D6 z% L. I: z s! c+ x0 F D+ m
1.3.4 插入图片
6 @5 N/ o0 F2 D- O3 M$ r( M" K
1.3.5 保存文档
5 n7 V. ~2 [5 @5 W
1.3.6 完整代码
" e/ {9 U/ T, T! W5 }
1.4 案例2：利用MATLAB生成Excel文档
* ^. L; B& T, q+ o A" H. ]1 b1 q
1.4.1 调用actxserver函数创建MicrosoftExcel服务器
! I7 _( q8 b+ W# P/ g1 D5 k; Y0 j
1.4.2 新建Excel工作簿
6 Y6 l7 p) F) f2 c1 t i# L
1.4.3 获取工作表对象句柄
3 n5 Q; U7 V; Q& b. {
1.4.4 插入、复制、删除、移动和重命名工作表
7 A3 Z. R6 s5 I( _5 B- s V& V
1.4.5 页面设置
2 n4 @, q7 t5 ^1 p
1.4.6 选取工作表区域
0 ]8 {& P2 R: g
1.4.7 设置行高和列宽
; ]7 [3 D6 L( e
1.4.8 合并单元格
; K- m4 A+ W) a6 g9 [
1.4.9 边框设置
$ T6 k9 S* O' F: u( C9 n
1.4.10 设置单元格对齐方式
4 x' H! C. w: O" ?
1.4.11 写入单元格内容
9 O( L! T4 k3 Z1 \. `" w
1.4.12 插入图片
% D+ m, C' A+ G9 A7 G; d+ m3 |' i+ S
1.4.13 保存工作簿
$ B9 ~0 D4 G/ o2 R0 T
1.4.14 完整代码
2 X o, S7 ^4 R5 X: L
2 V( ~/ q5 m* F @- r
第2章 数据的导入与导出
: f/ Y! U4 f. T7 o0 P
2.1 案例3：从TXT文件中读取数据
$ L/ |2 Z$ h; L% Z+ e) d
2.1.1 利用数据导入向导导入TXT文件
/ \- Z+ Y$ o* m% j( N
2.1.2 调用高级函数读取数据
* ?( B& }6 j" @2 S7 S3 ~8 Z
2.1.3 调用低级函数读取数据
' K5 H ?% M% G4 R
2.2 案例4：把数据写入TXT文件
2 G0 L: s3 M) V n& ^
2.2.1 调用dlmread函数写入数据
% T. U9 u! X) ^4 m. t
2.2.2 调用fprintf函数写入数据
' L8 n1 T4 J4 O7 |6 r/ j% _+ n# `
2.3 案例5：从Excel文件中读取数据
: J+ I4 o# y+ u* s6 i
2.3.1 利用数据导入向导导入Excel文件
+ S$ l$ C5 s: n9 z3 m
2.3.2 调用xlsread函数读取数据
! v* G$ V1 v, S# \! I+ ?1 n. ~
2.4 案例6：把数据写入Excel文件
& R2 F# }9 j7 I$ `! X; P
3 J$ k0 g5 t6 K) ?0 h
第3章 数据的预处理
% ]( N; V, ? X5 R
3.1 案例7：数据的平滑处理
3 F( b" }4 J" w" A4 O0 o/ G/ o, J
3.1.1 smooth函数
- Z1 F4 z5 R! f, @
3.1.2 smoothts函数
6 ]$ O9 F( q. f5 D0 {
3.1.3 medfiltl函数
' `2 `& ~$ p6 p( ]6 G
3.2 案例8：数据的标准化变换
% F% h4 O! w0 r, o, m& u) q. B3 G8 d
3.2.1 标准化变换公式
6 e9 C' I' {% M3 u3 w; ~4 X( `
3.2.2 标准化变换的MATLAB实现
: H2 D* m O8 s' y9 L
3.3 案例9：数据的极差归一化变换
. e2 c$ k6 V2 j
3.3.1 极差归一化变换公式
& B; I! i- s! k( W' C: B
3.3.2 极差归一化变换的MATLAB实现
1 N# Y9 [2 g2 u
3 O* a( f8 L/ v |8 ]
第4章 生成随机数
9 j/ d; B# Y% l( u6 n
4.1 案例10：生成一元分布随机数
; l% P* M V p+ N% _9 \5 T+ {
4.1.1 均匀分布随机数和标准正态分布随机数
0 b: {( x9 P/ b3 k* E* v& I7 h
4.1.2 RandStream类
: k% q/ F! Z) ^, ^
4.1.3 常见一元分布随机数
( X* i, a. S, Q/ s( e$ \" D( d7 z: H4 k
4.1.4 任意一元分布随机数
+ b8 O. F2 I6 Y6 Y
4.2 案例11：生成多元分布随机数
( u" c9 F. |; x0 g% [# Y3 g
4.3 案例12：蒙特卡洛方法
4 T; g- O/ N% P) Z- _# C
4.3.1 有趣的蒙提霍尔问题
E3 S& ^ H' \" f; x6 M: |
4.3.2 抽球问题的蒙特卡洛模拟
3 m6 O4 Z6 Q2 @' V# a* j
4.3.3 用蒙特卡洛方法求圆周率
: \- j, g' f% ?. f
4.3.4 用蒙特卡洛方法求积分
, }9 w; f& b+ ?! {. c+ E& y
4.3.5 街头骗局揭秘
8 x% m; y0 k( B0 @1 j+ c2 g) E; ?+ a
, x, j1 Q1 w" s7 a# I* M
第5章 参数估计与假设检验
# ?4 m7 n4 l% K6 t5 O4 ^
5.1 案例13：常见分布的参数估计
1 ^0 Z; ]1 `6 K
5.2 案例14：正态总体参数的检验
' U/ e( {, s5 T( V0 K5 L6 z
5.2.1 总体标准差已知时的单个正态总体均值的检验
9 @9 J. v6 F) [, A/ i
5.2.2 总体标准差未知时的单个正态总体均值的检验
$ f# D) r7 Q1 q# _5 l3 l
5.2.3 总体标准差未知时的两个正态总体均值的比较检验
. W0 K- P+ S6 W+ W
5.2.4 总体均值未知时的单个正态总体方差的检验
8 `4 I* T" s" F+ f: c% [
5.2.5 总体均值未知时的两个正态总体方差的比较检验
+ E9 f8 ^5 ^9 a: }+ X
5.3 案例15：分布的拟合与检验
6 Q" H5 u& g6 C& Y$ H4 r
5.3.1 案例描述
# X9 T1 i( y! W
5.3.2 描述性统计量
/ g; Q5 Y5 ^0 c D( H$ h& Z" f3 q
5.3.3 统计图
& h( ?0 Y3 x4 c) v& l
5.3.4 分布的检验
4 p+ w4 m) u: k" \+ U: c1 Z: b/ w, ]
5.3.5 最终结论
- A" k2 w- d4 Z
5.4 案例16：核密度估计
( W$ ?& u- `; L* G& z
5.4.1 经验密度函数
1 g* G/ x8 I) k4 {
5.4.2 核密度估计
+ ~, N' V: F5 L& e
5.4.3 核密度估计的MATLAB实现
; x# C& F+ g4 Z; l
5.4.4 核密度估计的案例分析
5 E S( r- C+ d9 J6 n/ x
" {5 h; M0 K# s0 P
第6章 Copula理论及应用实例
% u" x) @4 I3 ~1 F4 R
6.1 Copula函数的定义与基本性质
1 s! c4 F6 ^4 q! K
6.1.1 二元Copula函数的定义及性质
# O& M5 r6 B! Q/ _
6.1.2 多元Copula函数的定义及性质
- O. W, c4 v2 @5 w7 W) r
6.2 常用的Copula函数
4 J2 z4 R q1 n3 L8 Z7 ]; P
6.2.1 正态Copula函数
) \" R* `4 D1 P { s4 J
6.2.2 τ-Copula函数
$ z) q9 _" j9 {& q
6.2.3 阿基米德Copula函数
5 C& q. n$ H$ j0 {9 q4 k4 g
6.3 Copula函数与相关性度量
4 Q: a' |% C, ^* \! x
6.3.1 Pearson线性相关系数r
) \% p- f1 P% t" [- S( n0 w
6.3.2 Kcndau秩相关系数τ
3 I" Z8 Q) [' e e, u
6.3.3 Spearman秩相关系数ps
" E6 ?8 V4 h6 a7 |4 M, K
6.3.4 尾部相关系数又
% @: H3 ~9 V2 q& b- `- I8 M/ I
6.3.5 基于Copula函数的相关性度量
0 R9 E" f% ~; n" P
6.3.6 基于常用二元Copula函数的相关性度量
5 a5 s8 T1 q0 h7 w0 q$ O: U) l
6.4 案例17：沪深股市日收益率的二元Copula模型
+ P, k* P( y( D- a3 T5 t
6.4.1 案例描述
, A6 j6 o' s4 v; n
6.4.2 确定边缘分布
' N, @/ Z, [$ P$ _- x1 h% x
6.4.3 选取适当的Copula函数
: v1 P1 u3 ], ?* w8 X5 y- x
6.4.4 参数估计
* y1 W$ P! D7 t; t% i' O
6.4.5 与Copula有关的MATLAB函数
* n5 `0 D# \- b X9 A
6.4.6 案例的计算与分析
) c% T+ l; H5 M* c! N/ M" w2 ~
T* D! e/ |0 Z6 w
第7章 方差分析
5 L+ N- \7 l: o' ^
7.1 案例18：单因素一元方差分析
5 _! q: `. i/ J$ h
7.1.1 单因素一元方差分析的MATLAB实现
+ F4 l5 t% B. R) Y+ U: {* {
7.1.2 案例分析
' H" d; Y7 t6 J6 c4 {9 M5 s3 Q
7.2 案例19：双因素一元方差分析
/ Z( ^! c) T; ?4 `' M8 T1 @% W( T% k
7.2.1 双因素一元方差分析的MATLAB实现
/ i& H) N$ E6 q
7.2.2 案例分析
5 L+ I2 \8 n% Z2 R6 G2 Z S
7.3 案例21：多因素一元方差分析
- L8 Q+ A* U; t1 G4 }& T8 a
7.3.1 多因素一元方差分析的MATLAB实现
; u+ T$ B) H. t7 F: J
7.3.2 案例分析一
+ R4 I4 p. h% {
7.3.3 案例分析二
R7 E; C9 I( k6 M/ k
7.4 案例20：单因素多元方差分析
2 }7 n' I! T/ X: h
7.4.1 单因素多元方差分析的MATLAB实现
9 |& j- l c* K
7.4.2 案例分析
9 [9 ]- W, F6 T" u) L* \
7.5 案例22：非参数方差分析
5 v B$ [. @4 ~$ |& U
7.5.1 非参数方差分析的MATLAB实现
6 L! h: ?* k6 D
7.5.2 Kruskal-Wallis检验的案例分析
B4 f8 G$ w5 Y+ }3 M& T6 X( e
7.5.3 Friedman检验的案例分析
6 l4 j! o6 M% p( Q! \
4 N) [# r: l7 s+ C. X3 R" {3 A5 Y
第8章 数据拟合
, V; { x5 w; t* y& I
8.1 案例23：一元线性回归分析
6 z( [6 i5 m7 D5 M, v, U
8.1.1 数据的散点图
2 @; V% d: n0 X; k8 {( b: L
8.1.2 调用regress函数作一元线性回归分析
* @- P7 \; U1 D- X+ a* z% @* s3 l% P
8.1.3 调用regstats函数作一元线性回归分析
( [0 P5 H6 z2 Q8 O& l) L5 k7 r( \
8.1.4 调用robustfiti函数作稳健回归
& F3 Z5 s5 ?; Z7 J$ I9 E7 R
8.2 案例24：一元非线性回归分析
1 t; E7 V3 t- A0 B- }$ W2 ?* C
8.2.1 数据的散点图
# b! _8 g) z- P n5 h& {) t
8.2.2 调用nlinfit函数作一元非线性回归分析
: ^+ D6 h* h+ d: ^3 t, E
8.2.3 利用曲线拟合工具cftool作一元非线性拟合
1 e, s3 x. M. G! M( r5 m
8.3 案例25：多重回归分析
% a5 X& I6 {9 K; M
8.3.1 调用自编reglm函数作多重回归分析
! _( b- ]6 B% F4 I% @; q
8.3.2 调用stepwise函数作逐步回归
4 Z# K6 I5 J- e+ `3 c
, o; o3 l, B: e9 t3 w3 y( N
第9章 聚类分析
3 M: D" p% {9 ]& z4 ^7 `$ x. A
9.1 聚类分析简介
8 |3 |4 F5 G2 A1 F
9.1.1 距离和相似系数
9 _. }; b1 Y- Z8 c, O' i* p! ^; r
9.1.2 系统聚类法
* h) _- Y/ i: M# I) z1 N* u
9.1.3 K均值聚类法
. N; X7 P2 ]8 O4 m' z* X- B3 r
9.1.4 模糊C均值聚类法
^4 D9 A3 E: E8 u( m: [
9.2 案例26：系统聚类法的案例分析
3 |; T& s! S) S3 k6 C, c' r, u; G
9.2.1 系统聚类法的MATLAB函数
2 k" _* t6 l9 \) |
9.2.2 样品聚类案例
4 v$ Q* {9 u; W; s" M z" d
9.2.3 变量聚类案例
! \+ j, G$ s8 U4 o& I
9.3 案例27：K均值聚类法的案例分析
) e( `+ H4 |& s% }! J5 o
9.3.1 K均值聚类法的MATLAB函数
( I* [% T7 s- a5 k
9.3.2 K均值聚类法案例
# ^9 a( C' \$ I5 C4 z) L' A, \" |
9.4 案例28：模糊C均值聚类法的案例分析
$ D8 o/ t0 d5 L2 y6 ?
9.4.1 模糊C均值聚类法的MATLAB函数
7 I& A$ z3 {! {* ]$ `- \
9.4.2 模糊C均值聚类法案例
' b4 V( y: {7 j: R6 n
* ~6 [2 v% x1 o7 B* M: S
第10章 判别分析
; o2 u% {( W/ j+ B
10.1 判别分析简介
* A3 X, E. z% C3 o& S' G
10.1.1 距离判别
1 }2 N2 v6 l4 ?9 _8 p# t
10.1.2 贝叶斯判别
+ z$ d u" a" K- C
10.1.3 Fisher判别
! N; G5 E. P- O5 J
10.2 案例29：距离判别法的案例分析
, W- M X! l# z! J# f6 r! Q+ u
10.2.1 classify函数
J. x' f% d# H* f
10.2.2 案例分析
7 V! F* J& \+ z" D
10.3 案例30：贝叶斯判别法的案例分析
5 l/ n: B7 [. [
10.3.1 NaiveBayes类
( z* N. N1 a( Y1 ~+ h
10.3.2 案例分析
4 F+ ~! H, ], Y4 S9 _
10.4 案例31：Fisher判别法的案例分析
( s, c# V5 @) V& J
10.4.1 Fisher判别分析的MATLAB实现
: J+ w0 a% W8 M! o; a# ~! v
10.4.2 案例分析
7 r' B3 h" \0 v( b# O$ A
4 M$ C+ a" J% y N! J
第11章 主成分分析
: {8 @. T- x' k' c
11.1 主成分分析简介
: Z& x" ]' S" B5 O$ V! o1 c
11.1.1 主成分分析的几何意义
3 S$ f+ e! K3 ^& \3 t9 l
11.1.2 总体的主成分
* _$ }# c" ^4 c
11.1.3 样本的主成分
4 [9 [$ [. D1 [0 D
11.1.4 关于主成分表达式的两点说明
$ W+ B7 S' h: t
11.2 主成分分析的MATLAB函数
# O1 \4 m& g7 G! @/ q" b3 N
11.2.1 pcacov函数
* f3 E1 s1 ?7 e
11.2.2 princomp函数
/ w# e7 X L2 S- l4 C. s
11.2.3 pcarcs函数
. y( i) z7 w% ]
11.3 案例32：从协方差矩阵或相关系数矩阵出发求解主成分
( q4 S3 Y$ J7 |* D: q8 J
11.3.1 调用pcacov函数作主成分分析
9 h, p3 D8 N6 m& k0 c
11.3.2 结果分析
/ h8 ^3 D- }: ]! u2 l* L
11.4 案例33：从样本观测值矩阵出发求解主成分
( K5 ^: f& O/ e6 E7 B0 R
11.4.1 调用princomp函数作主成分分析
3 I% Z6 |1 p. Y$ w, U$ ]
11.4.2 结果分析
2 ~2 ~: w8 ^. `% c
11.4.3 调用pcares函数重建观测数据
. z5 K0 r6 K& `
$ l: d0 T" R1 B! |& [
第12章 因子分析
6 [9 j$ a% J: W: b
12.1 因子分析简介
0 Y9 b9 @8 Q7 T. P
12.1.1 基本因子分析模型
/ L' a" ?: y" a- z8 g& k, }
12.1.2 因子模型的基本性质
" O/ M$ j% A( p' ~* ~, V9 ]* T+ v: o
12.1.3 因子载荷阵和特殊方差阵的估计
, I1 u( o& G/ S0 k4 H. _% ~' |
12.1.4 因子旋转
2 @1 @8 Q! U/ Q" Z
12.1.5 因子得分
0 S0 h u% s- U1 f. _2 e& S
12.1.6 因子分析中的正teywood现象
+ K' j! f! M' L: ~1 p
12.2 因子分析的MATLAB函数
4 I. h+ Y; `7 S$ u( p J' l; o: Y
12.3 案例34：基于协方差矩阵或相关系数矩阵的因子分析
$ O; J, w) T7 f. Y( N! H
12.4 案例35：基于样本观测值矩阵的因子分析
4 `$ M, G# v4 o
12.4.1 读取数据
+ {0 M/ V3 K' |+ e/ }( \6 l
12.4.2 调用factoran数作因子分析
/ E! V% v- G& x- X+ f) Q& |5 o
4 C% r" W& W0 O9 s7 w3 |
附录A 图像处理中的统计应用案例
1 p4 x8 w/ U/ s H6 q
A.1 案例36：基于图像资料的数据重建与拟合
$ G* I, u* g+ S& Q
A.1.1 案例描述
- {/ o) l6 R9 V' T: g
A.1.2 重建图像数据
$ }+ P2 ?) g5 h+ }$ U
A.1.3 曲线拟合
" p( O, \8 V' O- S1 a
A.2 案例37：基于K均值聚类的图像分割
% I7 _9 N) X0 ?) k; o
A.2.1 灰度图像分割案例
5 Z6 n2 n/ }. q( G# y5 Y/ V" L
A.2.2 真彩图像分割案例
/ b: b9 D h7 W3 _0 ~9 s
A.3 案例38：基于中位数算法的运动目标检测
9 f# d% Q0 I- q+ m
A.3.1 案例描述
! B* e* S: `8 \: s) W3 b7 I$ \7 h
A.3.2 中位数算法原理
; O7 e0 w. p6 B# o; q/ C5 m" f
A.3.3 本案例的MATLAB实现一
. ?. q% s3 ^5 r. }
A.3.4 本案例的MATLAB实现二
" L5 I0 f4 Q, x& p8 W9 f
A.4 案例39：基于贝叶斯判别的手写体数字识别
2 W: l4 U, F7 d1 G$ t! L
A.4.1 样本图片的预处理
7 }. l! {2 |! [/ m# C# u1 i
A.4.2 创建朴素贝叶斯分类器对象
! W$ I9 K3 q5 d6 K K0 Q1 e' W7 z3 `
A.4.3 判别效果
% P! _. L) _, N" R
A.5 案例40：基于主成分分析的图像压缩与重建
6 {. H* E5 L2 b2 V
A.5.1 基于主成分分析的图像压缩与重建原理
7 x7 _& i+ j! \" t
A.5.2 图像压缩与重建的MATLAB实现
* v1 [) j' G2 W& e" _3 ~
附录B MATLAB统计工具箱函数大全
# Q" J9 E+ C. @# b
参考文献
1 k% s- N+ C6 [0 r, ^4 J
& P0 v! z- s0 s4 L* w8 p
http://yunpan.cn/QaypQGgIZb2iv
（提取码：999a）
0 u, U' h8 N3 V. w4 S7 x* V v
+ ^7 D9 x' U2 T1 z+ t8 l
作者:
wr1996
时间:
2016-8-5 08:49
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