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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！

) @6 _+ ~0 R$ x* Q: _内容提要:. N2 e8 s6 I' p4 J  ]2 ^6 \
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 z( M6 }. z4 {, i
0 x3 s; I$ \* V. i* G7 Y! {( h# R编辑推荐
) r, ~$ K: |* U! |7 Q1 q3 R《MATLAB统计分析与应用:40个案例分析》为MATLAB开发实例系列图书。1 D+ G0 m$ _- O' B# H# J
目录7 V7 Z5 I; }4 J; \+ x
第1章 利用MATLAB生成Word和Excel文档
5 |) S9 q" F8 F" h  S$ j1.1 组件对象模型(COM)+ T* ]' a! H, O8 W+ O5 `
1.1.1 什么是CoM6 n4 H8 L3 u. [2 M8 X- D- i8 ~
1.1.2 CoM接口
4 ~5 P1 R9 J/ z) i  b2 x1.2 MATLAB中的ActiveX控件接口技术9 q& x  l+ d) w) T
1.2.1 actxcontrol函数
4 K" Z: p3 m3 r0 G! i" v1.2.2 actxcontrollist函数* N' `3 A6 [" A! W; P( K
1.2.3 actxcontrolselect函数
5 X5 {0 O$ J6 b, C1 ^4 a# H1 |1.2.4 actxserver函数
! m3 y; ]' d- r" \% G) M5 N4 d/ G4 j1.2.5 利用MATLAB调用COM对象  n; l( K, g& D+ u6 t6 `% g$ H" {
1.2.6 调用actxserver函数创建组件服务器- l% `+ P/ V; J
1.3 案例1：利用MATLAB生成Word文档
# t! D7 e, D. y0 m" C1.3.1 调用actxserver函数创建MicrosoftWord服务器: o; K3 x" j$ [( _+ v9 T" {! ?
1.3.2 建立Word文本文档/ `  g+ Q6 c( D; `9 E5 b  y
1.3.3 插入表格3 w0 k0 d$ T, V) ]9 E
1.3.4 插入图片
  g* B. C5 s& Y. K2 F; W1.3.5 保存文档
: k+ X/ g1 W6 W! F- ?4 [/ W, y3 y: W1.3.6 完整代码
/ \! N( n! [% T6 a& W1.4 案例2：利用MATLAB生成Excel文档, I( h+ ]1 s! r: k
1.4.1 调用actxserver函数创建MicrosoftExcel服务器
+ _# j+ n/ F  c2 [8 L1.4.2 新建Excel工作簿
& ?: c+ i) \. k; D1.4.3 获取工作表对象句柄) {. N5 K( A, S* R: _4 \4 l
1.4.4 插入、复制、删除、移动和重命名工作表
% q7 g) d# X( |- w* J1.4.5 页面设置; e+ u. ]! P3 J% K
1.4.6 选取工作表区域- Y% G/ z6 U3 A/ P2 |$ ?0 w9 p
1.4.7 设置行高和列宽
8 P1 k, |  H: D1 k- a, x1.4.8 合并单元格$ K7 v: ^0 S( j# |, m
1.4.9 边框设置
9 i- e* h# B. O/ ^, q1.4.10 设置单元格对齐方式8 e/ ^$ ]& s& S9 V+ M
1.4.11 写入单元格内容
' A7 c  z0 w6 w9 A: w1.4.12 插入图片1 ?% `0 |; g- g6 l/ _, Q
1.4.13 保存工作簿
) J; V7 Y3 P9 g% h1 A1.4.14 完整代码
$ A8 b5 h4 w& Q0 J2 t6 a4 {! y( E( f+ p& ~
第2章 数据的导入与导出
* D0 d3 k& }; ^4 e  I2.1 案例3：从TXT文件中读取数据
6 t5 U7 g/ R1 }1 e: A2.1.1 利用数据导入向导导入TXT文件
; M; B2 B" P+ h  K# {4 t! K: z* T2.1.2 调用高级函数读取数据
3 V% A2 ]/ [# }7 E; d% `2.1.3 调用低级函数读取数据
$ U, x0 n- |( b: u2.2 案例4：把数据写入TXT文件
) {* j! l2 |& r- c2.2.1 调用dlmread函数写入数据3 Q2 Z# Y! y. m5 k
2.2.2 调用fprintf函数写入数据
5 p8 _7 k& f3 S. Q, y$ W% L2.3 案例5：从Excel文件中读取数据* y2 ~! i# e$ L. m; W
2.3.1 利用数据导入向导导入Excel文件0 }2 h2 K: F/ l3 C# [
2.3.2 调用xlsread函数读取数据
/ i9 x3 p2 R( i; S, I2.4 案例6：把数据写入Excel文件. W' \; M$ P/ v9 _" h

$ t. l3 b: Z, `1 V第3章 数据的预处理' ~" ?' O4 X- n; B: V) w6 n
3.1 案例7：数据的平滑处理# U6 H8 l7 Y; O) A6 ~
3.1.1 smooth函数8 i; Y" j' ?+ e& }  k
3.1.2 smoothts函数
" r0 |9 |3 k- r3.1.3 medfiltl函数. s8 R+ C, }. N. r
3.2 案例8：数据的标准化变换3 g6 l3 P) ]. N: K
3.2.1 标准化变换公式" _$ b/ T7 m- O5 a+ [" p& _" B. _, S
3.2.2 标准化变换的MATLAB实现7 v! K5 D* \5 V! o: d
3.3 案例9：数据的极差归一化变换
' D( ^$ j- A5 ]1 H( `: I3 P3.3.1 极差归一化变换公式) }4 n. N9 |+ Q; e9 C1 |* m
3.3.2 极差归一化变换的MATLAB实现
  L7 e, s; E0 h: r9 c% N+ x! B- U$ n6 m3 G2 @
第4章 生成随机数
. @/ P6 E- {" ^/ o. N0 A: g6 F! |4.1 案例10：生成一元分布随机数- h* O% C3 s' ^: u7 F6 ~1 Z( L
4.1.1 均匀分布随机数和标准正态分布随机数6 t6 p# ^2 e: a; B4 y
4.1.2 RandStream类
( @9 N+ }% U" y4.1.3 常见一元分布随机数
; R! `5 y! z6 I3 k4.1.4 任意一元分布随机数
, E- g" L( L7 i1 m4.2 案例11：生成多元分布随机数
! U2 C$ U9 x1 Q/ o$ \( I4.3 案例12：蒙特卡洛方法% y9 W4 E1 c2 n
4.3.1 有趣的蒙提霍尔问题* P5 f7 e$ [5 n% N3 e
4.3.2 抽球问题的蒙特卡洛模拟# m5 R0 F8 t; j  p
4.3.3 用蒙特卡洛方法求圆周率6 A+ [% f2 h4 e0 T# \
4.3.4 用蒙特卡洛方法求积分  x+ t; o5 e# V- ]6 ?$ X3 g
4.3.5 街头骗局揭秘
! Z  P3 ?+ e: C4 p5 ^5 I& r% l, [+ L0 Q% v5 Z: F% ~* q
第5章 参数估计与假设检验
" S) ]& _- n# F/ \5.1 案例13：常见分布的参数估计
& g! m3 o* l; a- Z5.2 案例14：正态总体参数的检验* c5 ~0 w! U/ z6 D" Z8 \5 u
5.2.1 总体标准差已知时的单个正态总体均值的检验$ ?. p4 A4 v/ ]4 E! \2 i! F
5.2.2 总体标准差未知时的单个正态总体均值的检验
% E& _. T; P3 M9 b2 k5.2.3 总体标准差未知时的两个正态总体均值的比较检验; x# p1 e1 y4 y) J% @* f2 P
5.2.4 总体均值未知时的单个正态总体方差的检验0 F# z( J# f, g" O* @
5.2.5 总体均值未知时的两个正态总体方差的比较检验
2 A( T& {( _, R' l5.3 案例15：分布的拟合与检验
2 O3 f. l) \) l& |- Y5.3.1 案例描述
2 j6 q, x0 m/ }1 I7 G5 j5.3.2 描述性统计量) L: C4 x2 C6 d/ N6 K! ~
5.3.3 统计图0 h, i/ W$ M! ?0 S+ w# a
5.3.4 分布的检验& _5 Y  G# ^' m; J; _
5.3.5 最终结论" K+ o6 X7 J# Y
5.4 案例16：核密度估计
* U% m" p0 r4 G% m5.4.1 经验密度函数
9 e2 S( r4 a2 H# n5.4.2 核密度估计
7 u/ h, n" s% j5.4.3 核密度估计的MATLAB实现; g6 n( z6 R1 z. I
5.4.4 核密度估计的案例分析2 t7 v/ \+ I7 u9 C5 H  Q* W

4 S& D3 z& C7 E第6章 Copula理论及应用实例; ^8 A5 z* n! l0 Z& U8 K
6.1 Copula函数的定义与基本性质+ l. J' t% T0 x$ `, L
6.1.1 二元Copula函数的定义及性质4 y( O6 j( D7 b; H: e
6.1.2 多元Copula函数的定义及性质. g' p/ A, a1 g! \0 F9 [
6.2 常用的Copula函数
9 y" ~' a+ [. G: K) h2 c' \6.2.1 正态Copula函数
( D8 X3 M+ b2 M- Z' C6.2.2 τ-Copula函数
/ A4 q9 v9 r, B& j% y/ o5 W5 Z6.2.3 阿基米德Copula函数
  R$ {2 W9 a' ]2 }( X6.3 Copula函数与相关性度量
& s$ v: D: w% R4 L3 `, T& \6.3.1 Pearson线性相关系数r
  q/ O4 x% M/ K& o6.3.2 Kcndau秩相关系数τ% X+ V3 d' J% z2 Y! a
6.3.3 Spearman秩相关系数ps
' S! H4 I; c4 P$ V6.3.4 尾部相关系数又
& ^  Q* W/ k4 w$ Q6.3.5 基于Copula函数的相关性度量3 J4 h; ~  y: f- j# B
6.3.6 基于常用二元Copula函数的相关性度量
4 ?1 E  w0 \, W9 g6.4 案例17：沪深股市日收益率的二元Copula模型0 @' M4 x* z, R. S8 g
6.4.1 案例描述
3 j6 }9 A( T7 G6 H0 ]% s( P6.4.2 确定边缘分布
5 _- `& T7 a  X; `+ C6 i6.4.3 选取适当的Copula函数' u0 C8 k) A! }) h/ N% ^6 _
6.4.4 参数估计
2 L. R! Z" p# g3 j. q) v6.4.5 与Copula有关的MATLAB函数1 ~6 i! U* @7 {& x7 E* s
6.4.6 案例的计算与分析1 \# B& z/ p7 s& r! [5 n
& R" l9 T5 n$ u2 l! P) B/ W
第7章 方差分析4 i5 D+ Q  }7 h& F
7.1 案例18：单因素一元方差分析
; M6 `6 O+ F; u7.1.1 单因素一元方差分析的MATLAB实现! d: V& a; O6 y, }( [
7.1.2 案例分析
( ^( |0 {4 e( L# O8 g- @7.2 案例19：双因素一元方差分析: t, ^7 U+ K  d
7.2.1 双因素一元方差分析的MATLAB实现
- [" B% |" i8 f/ V& V1 D7.2.2 案例分析
: `2 @& ]" g- |7 [( B' `7.3 案例21：多因素一元方差分析* y+ K- J- x  o: f
7.3.1 多因素一元方差分析的MATLAB实现/ h/ O7 t" ~' q: _% a$ Y0 m& f% H
7.3.2 案例分析一9 G& W: B, o# o: S9 ?" Z3 ]- ^
7.3.3 案例分析二
% x: o0 v  b; C* m7.4 案例20：单因素多元方差分析
$ D" g% B9 F& x: x4 q) B7.4.1 单因素多元方差分析的MATLAB实现
% d6 D$ {- s0 v4 J, ^1 @7.4.2 案例分析
- O7 t  b) f7 v8 d/ w7.5 案例22：非参数方差分析0 {9 X/ d* @+ C" x% e8 ~
7.5.1 非参数方差分析的MATLAB实现
' X- d: H+ Z! h! j7.5.2 Kruskal-Wallis检验的案例分析. S. Q# ^: f6 l% @1 L; g
7.5.3 Friedman检验的案例分析
7 ~! {; Q( X" R" e5 K/ t
' Q( u* R& b- L' z第8章 数据拟合
) w# T! X/ t* @3 D. o8.1 案例23：一元线性回归分析6 L4 s4 M8 R( C/ B
8.1.1 数据的散点图8 f$ w! ^) h7 F* M0 c5 V
8.1.2 调用regress函数作一元线性回归分析
/ S, _, @3 a* Y8.1.3 调用regstats函数作一元线性回归分析) b) K8 S2 b  v! R
8.1.4 调用robustfiti函数作稳健回归. H& i5 ]  f, M
8.2 案例24：一元非线性回归分析5 H+ ]1 {/ }: |- s) s# \
8.2.1 数据的散点图' {3 }; Q5 e! Y/ Z
8.2.2 调用nlinfit函数作一元非线性回归分析
- V8 q% z+ w4 I2 D& `8 i8.2.3 利用曲线拟合工具cftool作一元非线性拟合
- Y5 Q5 j3 T. i2 s8 i9 f+ ?7 x( C8.3 案例25：多重回归分析
& s+ z" _5 g8 A8.3.1 调用自编reglm函数作多重回归分析
& E1 C# N$ o6 t4 J% q8.3.2 调用stepwise函数作逐步回归9 E5 v' R4 s* w& k% f; g; G% s
# Y3 f. C# e* y( d: E, y3 {
第9章 聚类分析
! _/ X+ r% m7 {+ I2 r9 W6 m* m2 a9.1 聚类分析简介
# U* i* ?/ `" z& ]9.1.1 距离和相似系数( d1 w- L" ]" B9 G  J
9.1.2 系统聚类法
9 n6 p* r# w3 w+ d4 w& ^9 j9.1.3 K均值聚类法0 i0 C) |  N/ |2 e* V) h
9.1.4 模糊C均值聚类法
' a# h$ C  a9 J* Y# }! i" ~9.2 案例26：系统聚类法的案例分析# `( u* I. x5 |, K: M( p" I4 @
9.2.1 系统聚类法的MATLAB函数
* ]" s5 ~6 K# E2 r7 \6 {9.2.2 样品聚类案例# }$ Z9 H/ A5 S; E! C4 }* B+ g
9.2.3 变量聚类案例0 l8 R; R  t, n2 P
9.3 案例27：K均值聚类法的案例分析$ f+ [9 Y9 H9 ~  r) D
9.3.1 K均值聚类法的MATLAB函数
! o( q% ^& v3 A/ A* p( _) a9.3.2 K均值聚类法案例
# Q0 r% d4 w; ~. ^6 ?2 A& V9.4 案例28：模糊C均值聚类法的案例分析
# P" C: B& V# n0 J8 b9.4.1 模糊C均值聚类法的MATLAB函数
+ n- d5 f2 I( ?9 x! f9.4.2 模糊C均值聚类法案例
; F' p5 _8 H- R# S  K0 N8 u9 b3 \8 ^) u! M; m- t4 A
第10章 判别分析
9 |/ H$ i; W  P10.1 判别分析简介
+ f0 R! G6 x' H" r1 w" h. D10.1.1 距离判别3 M" o( }5 A9 a2 `9 r9 I
10.1.2 贝叶斯判别+ P3 }$ |. l8 l1 a  N
10.1.3 Fisher判别: G+ o; ~: X6 }: Q
10.2 案例29：距离判别法的案例分析
) N7 Y, y1 B6 Z) R# ]# i+ S10.2.1 classify函数
3 y& }1 D1 Z1 T8 `# o10.2.2 案例分析
5 \2 }" E! o* t7 J/ r10.3 案例30：贝叶斯判别法的案例分析
0 h' @) h3 S0 q9 w/ |- T. U10.3.1 NaiveBayes类
  a- u. J9 F' S10.3.2 案例分析
" n& ?  C6 |- Y4 Z1 Q/ \( X10.4 案例31：Fisher判别法的案例分析
$ v/ S$ \( G4 r5 R: j10.4.1 Fisher判别分析的MATLAB实现
7 B* ^0 y! E/ z$ ?10.4.2 案例分析4 ~: k( s6 X7 d% Z. g- I0 F

9 X4 d. e) W! ?: ~* v4 J第11章 主成分分析" A7 l6 ?1 g! s+ \3 H
11.1 主成分分析简介
: W9 v6 c) O$ V& _. S, @11.1.1 主成分分析的几何意义* g& W% u# n1 ?0 s  J1 _$ m  ~3 d* _
11.1.2 总体的主成分4 Z( Q' n3 D) X
11.1.3 样本的主成分
$ ^0 Q7 c- V, a0 G" ]11.1.4 关于主成分表达式的两点说明
5 W7 M: T5 P  |% _11.2 主成分分析的MATLAB函数
# ~: V+ O0 M6 e+ P) m11.2.1 pcacov函数$ h7 Y) R* Q; y0 r8 \7 W, _# @: ]
11.2.2 princomp函数0 T* y  k0 @* K! C' G$ ~, T- h# H
11.2.3 pcarcs函数: g) R& j$ W. M# Y& ?
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6 x# G5 T# \/ c8 b+ p
11.3.1 调用pcacov函数作主成分分析# Z. L5 a6 l) z# @, h
11.3.2 结果分析
0 T+ U2 {# V/ Q4 ~- O% ?11.4 案例33：从样本观测值矩阵出发求解主成分/ g: P2 ?* {2 g% s) y
11.4.1 调用princomp函数作主成分分析
7 ^* j" `0 p$ L1 i" G: f6 _" d# \11.4.2 结果分析
* `( s; d' `! u7 c) }11.4.3 调用pcares函数重建观测数据
0 K& Q8 q- ?0 F% n$ l: @! t
6 P0 C! `1 f+ A- T/ u- F1 j第12章 因子分析
. Y. X6 E' W- s0 ]1 i/ G12.1 因子分析简介+ m6 J; [. |4 n3 B* ]
12.1.1 基本因子分析模型+ o0 v" C) m; `
12.1.2 因子模型的基本性质
' R: A+ e) S1 Y) A$ T  i7 h- }0 H12.1.3 因子载荷阵和特殊方差阵的估计
; I" y8 O  x7 r& n5 l4 \; Y12.1.4 因子旋转( Y# O. g# w6 `3 i8 @7 X
12.1.5 因子得分6 `! S6 n2 r% g$ ]  d- n- r
12.1.6 因子分析中的正teywood现象% Y6 |5 i# r( W0 p' @( {
12.2 因子分析的MATLAB函数
7 }, d/ e! M0 S9 q12.3 案例34：基于协方差矩阵或相关系数矩阵的因子分析
& A5 R. W; W: i3 d2 T12.4 案例35：基于样本观测值矩阵的因子分析1 z; L/ D7 }2 _( c
12.4.1 读取数据6 A9 p3 [+ e- ?& a3 }
12.4.2 调用factoran数作因子分析
# s5 y2 D9 ^: L1 {1 h( w  |$ F, B. h0 D) i
附录A 图像处理中的统计应用案例
4 w0 O' _) r6 n1 O( z, K# YA.1 案例36：基于图像资料的数据重建与拟合
. y& d0 w" c8 @4 z& \7 R$ N; a- WA.1.1 案例描述0 L, s- C1 V: w; {
A.1.2 重建图像数据2 R: U% m8 A5 t3 l" n+ p
A.1.3 曲线拟合& W1 l; Z; y# p8 S$ e9 v) C  p
A.2 案例37：基于K均值聚类的图像分割
$ x: [+ M& d4 [+ z# DA.2.1 灰度图像分割案例& k; w1 G" Q, k/ ]. ~  A" [
A.2.2 真彩图像分割案例
' A! d$ ]1 b: c& P7 X2 l% L9 JA.3 案例38：基于中位数算法的运动目标检测
$ x2 D) g( l: ]6 o* v7 GA.3.1 案例描述
9 A9 p) X! U* [7 z% ?: TA.3.2 中位数算法原理
. u" V# v  _  G( ]* RA.3.3 本案例的MATLAB实现一- D" U8 w, K' J5 s
A.3.4 本案例的MATLAB实现二
6 _6 Z5 ]: t+ U- t' ?  W, Z0 g6 _0 k, [A.4 案例39：基于贝叶斯判别的手写体数字识别
+ U0 I8 s# O$ D1 ^- h! YA.4.1 样本图片的预处理
2 g4 N) h7 z+ r3 Y3 EA.4.2 创建朴素贝叶斯分类器对象
" d# S! Z0 f. q9 o$ ~* eA.4.3 判别效果; @0 d: n: D, F- j
A.5 案例40：基于主成分分析的图像压缩与重建. a/ V9 t/ d/ r
A.5.1 基于主成分分析的图像压缩与重建原理2 t% J6 T/ }! L1 c, n2 r; b
A.5.2 图像压缩与重建的MATLAB实现
) a, k% u$ o/ e+ T& O, F8 V* W附录B MATLAB统计工具箱函数大全
3 r8 m$ c' k( p. W参考文献# m5 J) K! O: }$ s8 [2 f+ c# x  Y

( s. y1 ^4 z) `9 U0 M$ w5 khttp://yunpan.cn/QaypQGgIZb2iv （提取码：999a）5 O4 }0 Q0 C7 c5 D

$ J- |, U3 C  g6 {$ ^4 ^; H
作者: wr1996    时间: 2016-8-5 08:49
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