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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！ [打印本页]
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！

4 e; w# a8 ~: z内容提要:
, a: A* W1 \& s" C2 Y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。
) V( E1 v% s* z4 Z% ^) b
5 ^/ y: ?" K, S0 o% B: f4 W编辑推荐
+ [  w& T0 `1 G! g6 c《MATLAB统计分析与应用:40个案例分析》为MATLAB开发实例系列图书。  t% W3 ]1 e$ }4 F4 H
目录6 D+ f" f; Q: f, G( W8 \
第1章 利用MATLAB生成Word和Excel文档; |8 d7 ^, e/ m. [
1.1 组件对象模型(COM)1 X! @& b. q% L# o/ q
1.1.1 什么是CoM
1 U3 @% y# E, V% I5 }1.1.2 CoM接口3 v7 Q* h' {( x, k- z
1.2 MATLAB中的ActiveX控件接口技术
! P8 @; n  h8 h, h: o+ Y- W. K1.2.1 actxcontrol函数
6 E' g9 k4 P: T- }6 y1.2.2 actxcontrollist函数
2 X$ O- J( R, B9 i, p1.2.3 actxcontrolselect函数
: U+ Z; A/ {3 D1.2.4 actxserver函数& F% H( z* \! `0 j
1.2.5 利用MATLAB调用COM对象$ E9 [- N0 K- W% K1 E
1.2.6 调用actxserver函数创建组件服务器
. J9 T" r- B  j  L. J1.3 案例1：利用MATLAB生成Word文档
# x- d1 {2 `7 i4 o6 s3 ]1.3.1 调用actxserver函数创建MicrosoftWord服务器& A" m, Z. R# I$ o6 `2 T% u
1.3.2 建立Word文本文档' ~2 L* d) S) o
1.3.3 插入表格+ V+ Q' |/ |0 p& B
1.3.4 插入图片8 J- S! R& a+ L& O3 E. ~0 j
1.3.5 保存文档! q+ o  H% N5 L& Y
1.3.6 完整代码7 D1 |0 F9 }9 f$ x, ^  r. ^; N4 ]" {
1.4 案例2：利用MATLAB生成Excel文档/ z( A* p* O  [$ X# y
1.4.1 调用actxserver函数创建MicrosoftExcel服务器; a( A7 u' l# m4 G
1.4.2 新建Excel工作簿
5 l" l3 S. C" Z2 O9 M& u: a1.4.3 获取工作表对象句柄3 t# w8 x  a5 q* v) M& _% b
1.4.4 插入、复制、删除、移动和重命名工作表6 \$ c4 P$ K- o. F. Z
1.4.5 页面设置. G! l; J1 z; }8 K
1.4.6 选取工作表区域. X  v% X, J5 `. @: S" i$ t1 t. E
1.4.7 设置行高和列宽
+ E$ T; i( t; g1.4.8 合并单元格
& B; C" l. q. [: z3 F% [0 c) A1.4.9 边框设置' R, I6 g1 c. b2 M
1.4.10 设置单元格对齐方式& M8 {/ r7 @9 Z; u0 @
1.4.11 写入单元格内容% W# h! S8 x/ b" K! F1 j0 D
1.4.12 插入图片
& e2 B$ l/ D0 L" i1.4.13 保存工作簿
9 n8 n9 o# U9 \3 w7 p0 d1.4.14 完整代码
- N7 X+ q* S/ D5 T
& P# z5 ^8 T, K2 [/ c1 o  i$ X第2章 数据的导入与导出
( t% w% a' O3 j% R# t2.1 案例3：从TXT文件中读取数据
- Y3 Z2 K8 M+ ~4 V5 z7 o& f2.1.1 利用数据导入向导导入TXT文件
' F8 a6 e, l. u' f2.1.2 调用高级函数读取数据/ Y7 H2 q" |7 j4 S
2.1.3 调用低级函数读取数据; U. E% ?! u2 b% Z, ^; H, Q
2.2 案例4：把数据写入TXT文件* i# J& M% C% |" Z. ~* S/ N# t
2.2.1 调用dlmread函数写入数据
2 r8 h# s& J) `" C9 y  b' n2.2.2 调用fprintf函数写入数据7 _- K- Z2 C4 J: z7 v
2.3 案例5：从Excel文件中读取数据
7 M+ h; n1 _7 T* j0 ]2.3.1 利用数据导入向导导入Excel文件; d0 I. l" z$ r
2.3.2 调用xlsread函数读取数据
, A$ G! U7 i4 d2.4 案例6：把数据写入Excel文件7 T8 F* }3 M; }* w" b

8 T) `) F( e" R  R; N5 m2 m第3章 数据的预处理/ |' ?3 a( @4 s4 Z! T
3.1 案例7：数据的平滑处理
9 Z+ z2 A9 A$ p& R3.1.1 smooth函数
- f# H6 u3 K! j7 B' i3.1.2 smoothts函数
* @# W! L% K& y! K# E# J! |3.1.3 medfiltl函数
# h/ U: Y5 R6 |3 _) \3.2 案例8：数据的标准化变换
" C: C4 _6 G% A- i- h. I3.2.1 标准化变换公式" U- d& L7 [% B9 s4 w3 h
3.2.2 标准化变换的MATLAB实现
( v8 P; v: d- `$ S. v, \+ R3.3 案例9：数据的极差归一化变换" q5 G  n) B% d, O
3.3.1 极差归一化变换公式" J" [! S) B) U, {
3.3.2 极差归一化变换的MATLAB实现' x. h- t. t6 u$ A2 z; N1 H5 S
4 Q  M1 h  s% T/ K, Y' o
第4章 生成随机数
9 D5 }* A* b4 ~  c9 s4.1 案例10：生成一元分布随机数& P. w3 ~3 Z; e+ y0 R7 v1 t2 X- |
4.1.1 均匀分布随机数和标准正态分布随机数( k2 W: l' K) M7 D5 S5 L) r
4.1.2 RandStream类2 e: s/ P4 R* h: i
4.1.3 常见一元分布随机数- @' Y7 M# Q3 F, D7 ]$ O3 A8 L
4.1.4 任意一元分布随机数
, O# ]) `2 q: n( ?# E4.2 案例11：生成多元分布随机数; v: ]1 O9 ~" [
4.3 案例12：蒙特卡洛方法1 v) _  u4 X# T4 _& I, D- P  [
4.3.1 有趣的蒙提霍尔问题' O% V, g4 r; I/ X0 q
4.3.2 抽球问题的蒙特卡洛模拟
# {  D1 K, }& `+ \1 x4.3.3 用蒙特卡洛方法求圆周率% D7 Z/ g7 ~& k( t8 [( ]
4.3.4 用蒙特卡洛方法求积分$ S* T$ a- Y( F
4.3.5 街头骗局揭秘$ {1 X* ^  X) v3 V

: ]: F' K; u1 T( Y; e; u+ X  l! Q第5章 参数估计与假设检验
( c5 i7 @- j1 D; ~' I0 w3 v" U' \5.1 案例13：常见分布的参数估计
' a! U* B  v7 F5 Z$ z% b5.2 案例14：正态总体参数的检验- Y# b, h6 S# h
5.2.1 总体标准差已知时的单个正态总体均值的检验& e( [7 P9 x8 T* a
5.2.2 总体标准差未知时的单个正态总体均值的检验& m' J+ ^; F; m/ p: r4 v
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
: z! D& {! [# k/ o9 N/ R5.2.4 总体均值未知时的单个正态总体方差的检验
; q0 S' L0 h1 g% e5.2.5 总体均值未知时的两个正态总体方差的比较检验
7 `  ^7 j7 X2 j% Y; J5.3 案例15：分布的拟合与检验7 P+ J4 X3 `) Z: @) S
5.3.1 案例描述3 C- k; f1 G2 a1 |! U3 X
5.3.2 描述性统计量
: d9 G4 G1 ^! f1 p* V& `5.3.3 统计图
. x7 _0 j' N$ L3 B5.3.4 分布的检验
; o$ [/ n$ b0 [2 h& i  m/ r3 l  t  X5.3.5 最终结论+ g1 M0 e5 Y, _1 _
5.4 案例16：核密度估计
/ A# x+ I: \8 I  t6 D. D" R* G5.4.1 经验密度函数
0 p# ?9 D: f/ F5 d0 L5.4.2 核密度估计
) h* \: U8 _2 `: ]2 a5.4.3 核密度估计的MATLAB实现$ ~4 l( v9 X, w8 \' u
5.4.4 核密度估计的案例分析# a  L  ]' N4 }2 V/ n; T: \
5 `. f& H8 y/ f- ?1 b% H/ x
第6章 Copula理论及应用实例
; P3 N9 N6 x0 a9 Q  _6.1 Copula函数的定义与基本性质% Q7 H, ~8 ?6 D
6.1.1 二元Copula函数的定义及性质
* i4 X4 {4 I. y2 j5 W) j6.1.2 多元Copula函数的定义及性质
! g* a0 V. W: N* i6.2 常用的Copula函数
/ Y. l8 U4 N4 q3 F- W6.2.1 正态Copula函数! I7 v4 O8 q! h7 y: d$ v
6.2.2 τ-Copula函数' b3 _) j' d2 ]1 R. e( h
6.2.3 阿基米德Copula函数  P0 c: h) ]# O* v) I
6.3 Copula函数与相关性度量! W* A' ^% y6 D: L) h
6.3.1 Pearson线性相关系数r9 G3 S7 F9 V# \2 Y, K6 A4 k
6.3.2 Kcndau秩相关系数τ
, Y; x/ X4 ~$ E  K2 r! H6.3.3 Spearman秩相关系数ps
+ B& ~/ I( d" M$ N) e2 E8 r' {& F6.3.4 尾部相关系数又
6 ]; |3 N5 w6 k5 ~6.3.5 基于Copula函数的相关性度量2 p9 c; B9 M, D4 t) E5 o! _: d
6.3.6 基于常用二元Copula函数的相关性度量
( A6 z7 ?7 ?1 J  w( P6.4 案例17：沪深股市日收益率的二元Copula模型
! H+ ?- j* z+ f" g* ~0 C6.4.1 案例描述, x$ g1 |- \7 p4 K
6.4.2 确定边缘分布
! t0 f, Q( k7 l4 P. Q% W* W6.4.3 选取适当的Copula函数5 J! [4 M5 l" M+ w1 _0 {
6.4.4 参数估计4 O5 F# i- k1 [
6.4.5 与Copula有关的MATLAB函数3 C+ ^* q4 \$ w4 O, t' `) _2 k( q$ x
6.4.6 案例的计算与分析' w. ~/ n2 b8 j5 m& b9 J

8 r6 C2 V; [/ ^5 x- B  Z第7章 方差分析, X& @, S8 ~- l+ d
7.1 案例18：单因素一元方差分析- T& j/ }1 B/ Y4 ^% r" ?* c% ^( ~
7.1.1 单因素一元方差分析的MATLAB实现
, I1 F2 f* _5 ~5 }4 A5 g# N7.1.2 案例分析: u+ W  L. Y1 ]  d1 _1 ]8 L
7.2 案例19：双因素一元方差分析$ R" W5 c8 n4 l, F
7.2.1 双因素一元方差分析的MATLAB实现' e# }/ Q( o1 H! t% l, {8 }
7.2.2 案例分析
) y% J, s+ X2 B3 c7.3 案例21：多因素一元方差分析
4 k: W' _6 b3 R* s# v7.3.1 多因素一元方差分析的MATLAB实现
/ t- S5 r& J. L0 _5 h" Y7.3.2 案例分析一8 @# Y+ D7 o+ D' e7 y* V" h
7.3.3 案例分析二
1 N& I0 N! a# b% i1 j7 \5 H: e7.4 案例20：单因素多元方差分析
/ E/ s% U5 i9 \3 u+ C% U) v7.4.1 单因素多元方差分析的MATLAB实现
# m$ C4 v; k& G3 m( `; I9 }- T7.4.2 案例分析4 N# E  t" F7 A# X+ Q
7.5 案例22：非参数方差分析" Q7 j  k0 m0 a0 P8 E! o; F3 y  {
7.5.1 非参数方差分析的MATLAB实现2 ]$ V- ~+ q' ^, Y3 G
7.5.2 Kruskal-Wallis检验的案例分析& X6 [; B. Q7 V; K
7.5.3 Friedman检验的案例分析
# ]& }& ~3 M& b2 a- X- u5 c9 ]2 u: P- W1 a0 Z* P5 d: x$ D
第8章 数据拟合
5 ^, S( n- M8 B( W8.1 案例23：一元线性回归分析$ a. E' A# A* ]( `& ~" s4 D! ]8 B
8.1.1 数据的散点图
4 Q- X+ m3 I1 d! ~/ j8.1.2 调用regress函数作一元线性回归分析
6 s2 a8 F3 @9 Z% R8.1.3 调用regstats函数作一元线性回归分析: z' u* p- |& V6 ~7 o! _7 T
8.1.4 调用robustfiti函数作稳健回归1 l% k* V+ G& r& V
8.2 案例24：一元非线性回归分析. c9 _2 k) S: ]/ ?: ]* n2 Q
8.2.1 数据的散点图2 Z# Z  u! O! ~0 j
8.2.2 调用nlinfit函数作一元非线性回归分析
- a0 a& D/ \* I1 b3 G1 o8.2.3 利用曲线拟合工具cftool作一元非线性拟合( G% a, e# U; K+ n' m
8.3 案例25：多重回归分析
  C1 x2 \  S7 X( {( u$ P9 \8.3.1 调用自编reglm函数作多重回归分析8 \, F. u7 t  I. y5 u
8.3.2 调用stepwise函数作逐步回归
' R% ?% U" J4 n9 X, V+ o* T/ J1 o% M8 E. Y
第9章 聚类分析1 Q% q* m" \; l
9.1 聚类分析简介
" A9 r5 {0 ~: ?- _% D9.1.1 距离和相似系数' l) k/ g' M% ?. Q  Z1 ?
9.1.2 系统聚类法! S8 v0 R7 ^& ~9 a$ L2 T: Q4 @
9.1.3 K均值聚类法
' c, a) o* S  T0 I$ x7 ^9.1.4 模糊C均值聚类法
9 r3 c/ m! w, S' W9.2 案例26：系统聚类法的案例分析
, R5 C# i% R* o; e9.2.1 系统聚类法的MATLAB函数8 V& d6 q2 B: W0 y" v5 F" A
9.2.2 样品聚类案例: s* B4 P1 _- w% B' z
9.2.3 变量聚类案例9 A4 {0 C( e" F7 z( {
9.3 案例27：K均值聚类法的案例分析; a' V( i* V+ S- X2 W8 ]
9.3.1 K均值聚类法的MATLAB函数. h* H" M) Y  n0 I# H
9.3.2 K均值聚类法案例
; |! l) Q/ j9 N5 w$ Y9.4 案例28：模糊C均值聚类法的案例分析
+ }3 f( t% g5 ~9.4.1 模糊C均值聚类法的MATLAB函数: D3 U+ z! \/ {: J/ f$ l2 c  h2 v
9.4.2 模糊C均值聚类法案例
# d# S% g& A3 K5 a9 u6 d' z* l# }5 T) E. ~0 Z1 F6 l7 r
第10章 判别分析' a/ p6 m0 h1 l2 \2 o8 e! k, ?8 u
10.1 判别分析简介
" J7 U5 I$ }6 c. m# ~  T10.1.1 距离判别
/ o. c3 X' d5 M/ D0 ]$ Z10.1.2 贝叶斯判别  q0 x5 ^) b7 t+ M) ~. l
10.1.3 Fisher判别
. Y/ Y2 q3 n. P10.2 案例29：距离判别法的案例分析3 X6 X/ e# z; K; g/ V
10.2.1 classify函数
! X; p. j* s- ?  _( j* \: t5 Z10.2.2 案例分析
$ g- t2 H2 z4 L8 a" c* X10.3 案例30：贝叶斯判别法的案例分析9 ]* j2 h& y( S, [( U4 Y  D
10.3.1 NaiveBayes类
# z1 s! x9 c/ r7 g; J  |10.3.2 案例分析
& G" ^) v: W8 Q. x* s10.4 案例31：Fisher判别法的案例分析2 Z5 s% {2 |; x6 `4 R) X+ O
10.4.1 Fisher判别分析的MATLAB实现7 u* m9 p8 u2 b1 C( E6 i
10.4.2 案例分析2 z& l; O3 n3 A! _6 K/ Y. }

6 l' f( Z* F* d. c第11章 主成分分析. V( a& p+ C9 u9 G3 p+ I9 @
11.1 主成分分析简介
% l4 n# W% O) l( Z) k11.1.1 主成分分析的几何意义
' ~3 X) @7 _) `" l8 b) `11.1.2 总体的主成分8 T/ I" ]2 [" J0 ?- u) ]: j
11.1.3 样本的主成分3 G3 Y' b" q4 H0 `. T' z
11.1.4 关于主成分表达式的两点说明
1 J8 u/ z3 H- t6 J  ?2 P! v& l( I11.2 主成分分析的MATLAB函数
2 j" }$ i5 l- i/ w: G+ n; Y1 Y11.2.1 pcacov函数
; D4 e+ a. b6 H, K; i  @: ^, ~11.2.2 princomp函数
2 V: x1 G# x9 B# L. a11.2.3 pcarcs函数) Y- S# k# `1 |6 d' T' U2 [  r/ i
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
9 s5 b  X$ k% v11.3.1 调用pcacov函数作主成分分析3 x; D1 G( p3 N+ y
11.3.2 结果分析: r% z2 g5 f# i* N
11.4 案例33：从样本观测值矩阵出发求解主成分
* i1 D5 ]  e* l! B) X, ~11.4.1 调用princomp函数作主成分分析  v1 q5 @  C; v( G/ e5 w
11.4.2 结果分析0 o' q' F  T2 O  S% v
11.4.3 调用pcares函数重建观测数据. h' z, [6 d7 S5 q& s0 o

2 f6 a0 G/ p! t  v7 g$ F1 k第12章 因子分析
0 X; t# I3 _' V( c- ]0 o+ i12.1 因子分析简介# q2 _6 l- ~! Z" H, ^& e
12.1.1 基本因子分析模型
- H! @$ n% i' I- q9 k12.1.2 因子模型的基本性质
: z0 m+ t9 U6 t: @12.1.3 因子载荷阵和特殊方差阵的估计$ u2 ]9 j& N- `9 _3 g& |
12.1.4 因子旋转
6 ^: @, c5 r/ @( j; ~. x7 X12.1.5 因子得分3 D2 W% x' M6 x0 P7 N/ b4 Z
12.1.6 因子分析中的正teywood现象: c' ~# S9 G* f8 P3 a
12.2 因子分析的MATLAB函数
' s# q! I# N6 j5 Q9 X* P  o; C12.3 案例34：基于协方差矩阵或相关系数矩阵的因子分析/ I* l9 |/ w# C2 O
12.4 案例35：基于样本观测值矩阵的因子分析
, X* N2 z8 w7 @/ L12.4.1 读取数据( u$ x+ ?; _& U) Q- z) Q, s
12.4.2 调用factoran数作因子分析4 m9 @2 s! i1 Z5 |/ d
/ k+ y$ [4 |0 V- q
附录A 图像处理中的统计应用案例' X5 M2 K+ O7 _( z! o  Y
A.1 案例36：基于图像资料的数据重建与拟合
  F' P+ A& e" f2 H! s! mA.1.1 案例描述
1 \$ g3 t  k+ FA.1.2 重建图像数据
* z* `( @; z5 MA.1.3 曲线拟合
6 t' ], e1 V9 m" ?8 D$ nA.2 案例37：基于K均值聚类的图像分割
8 Y# g( y$ {5 M. I( U5 Z, yA.2.1 灰度图像分割案例
5 H2 Z+ f. l9 a# P3 @( M( YA.2.2 真彩图像分割案例5 ^4 r& k5 u6 R  K' C+ b; G
A.3 案例38：基于中位数算法的运动目标检测$ V, {: M# [  J# z
A.3.1 案例描述
8 t9 v$ M' J- a/ c* F& I, Y! @8 eA.3.2 中位数算法原理% T$ A' e; I* l+ E4 n/ {6 P+ S1 U
A.3.3 本案例的MATLAB实现一9 w6 ?$ |9 ~2 V# P
A.3.4 本案例的MATLAB实现二
8 t5 C* [6 Y, U7 K: x1 MA.4 案例39：基于贝叶斯判别的手写体数字识别& b$ b( U9 i( G; k: C& h
A.4.1 样本图片的预处理
4 C: j7 P8 G( R3 t* X, AA.4.2 创建朴素贝叶斯分类器对象' K" a, K# W0 _
A.4.3 判别效果, n0 L, k# H  G8 _9 Z
A.5 案例40：基于主成分分析的图像压缩与重建
/ ~9 G  h: X, h9 [$ G2 l# w3 qA.5.1 基于主成分分析的图像压缩与重建原理
3 ]; w: r# Z/ X+ dA.5.2 图像压缩与重建的MATLAB实现0 e# i) l' @0 X- P) h8 J
附录B MATLAB统计工具箱函数大全1 M0 i; |1 ^) @: @
参考文献5 D% J& \9 u1 c7 G

' Z8 c1 \. N9 ?+ K  J8 khttp://yunpan.cn/QaypQGgIZb2iv （提取码：999a）1 X6 x3 T8 t8 U' \3 `9 h) a* w
6 m+ f) u; v8 h( Y
作者: wr1996    时间: 2016-8-5 08:49
果断收藏* B4 Z* K) w8 z6 W6 H




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