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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！
" A+ ]& O5 F6 C6 f& u" T! W0 {
内容提要:
) w0 O6 l9 z- m B8 K
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。
; o1 `. p& D; }
: \ @( L# ~. e3 A3 h& {
编辑推荐
# o) V2 j$ z, p
《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 \+ a; y; N; q* M7 P
目录
5 l; F7 R* k- }$ ~
第1章 利用MATLAB生成Word和Excel文档
2 c, V* @% R. h! V( D E6 V
1.1 组件对象模型(COM)
. c. k. t/ P# F) F; ^4 P& \
1.1.1 什么是CoM
8 @2 q! y# o2 g! W# e
1.1.2 CoM接口
6 o0 D, E% Y" M' e! ?, s4 W) ]
1.2 MATLAB中的ActiveX控件接口技术
3 Y- Y( f' _+ a( U2 C) w1 M
1.2.1 actxcontrol函数
# {1 C, I1 R1 ^7 y! a8 ]' d
1.2.2 actxcontrollist函数
7 }) X5 y4 k z7 |; {& b
1.2.3 actxcontrolselect函数
. m; W& x; D9 y, e# S% {
1.2.4 actxserver函数
- G" q7 N9 h2 _) H4 H
1.2.5 利用MATLAB调用COM对象
- I& _) [' g3 p: N# ^
1.2.6 调用actxserver函数创建组件服务器
5 {% d9 k/ G. s0 Q* A- C
1.3 案例1：利用MATLAB生成Word文档
% e! Z3 A9 z7 {4 b
1.3.1 调用actxserver函数创建MicrosoftWord服务器
u9 D5 \- _4 j# S$ v9 _
1.3.2 建立Word文本文档
! h" f) T9 e4 d4 P; \, d* S5 r
1.3.3 插入表格
3 t/ Z1 K) Q# t7 I' K
1.3.4 插入图片
5 @0 j# }8 I, w5 N2 S" b
1.3.5 保存文档
+ S* H8 s/ J5 N2 _" j. t0 H3 q
1.3.6 完整代码
, w& L" G9 u% g( M4 f1 i: J7 I4 D
1.4 案例2：利用MATLAB生成Excel文档
( x6 d8 q- l! ~* q: k; ?" ]2 g
1.4.1 调用actxserver函数创建MicrosoftExcel服务器
( i2 ?! {) T" N$ X0 F' e) E
1.4.2 新建Excel工作簿
) [( N! A1 B/ u9 H: ] {
1.4.3 获取工作表对象句柄
/ c# P7 @7 y- a
1.4.4 插入、复制、删除、移动和重命名工作表
$ ]# _* [6 R" y6 t' N n; f
1.4.5 页面设置
- D- J N6 M/ J' ?: H" ?
1.4.6 选取工作表区域
7 [/ G( C# G( D' J8 Z
1.4.7 设置行高和列宽
5 S, y7 S( |/ c4 O4 [
1.4.8 合并单元格
- n! V- E! C" s' t) `7 s
1.4.9 边框设置
" t( ?4 N6 \1 F5 ^, [
1.4.10 设置单元格对齐方式
5 b2 f" T/ ^- j% F2 V5 Z$ p' n
1.4.11 写入单元格内容
3 }; M+ [ p% [9 R) z8 x* k
1.4.12 插入图片
3 c4 h8 p7 c; n! S( y! H% w
1.4.13 保存工作簿
6 `4 h# n6 s1 \* `1 P$ B! P
1.4.14 完整代码
& g' c% F4 r. W' `
& k4 E9 a; P8 X/ G, Z8 j9 ]
第2章 数据的导入与导出
# c5 g1 Q( j5 U! B1 k4 F5 T; f
2.1 案例3：从TXT文件中读取数据
$ y3 @# m% g9 T: t* S5 a
2.1.1 利用数据导入向导导入TXT文件
: p/ T7 y1 S/ ]* N& ~3 k( f) \
2.1.2 调用高级函数读取数据
; h! t% i0 b+ m( N
2.1.3 调用低级函数读取数据
" @$ L7 S) [; g* ]2 Z
2.2 案例4：把数据写入TXT文件
0 g {4 I6 C- n7 V( `
2.2.1 调用dlmread函数写入数据
- G f; V2 L+ F4 x) {
2.2.2 调用fprintf函数写入数据
) x4 A' Z u# i- a4 ?4 }, l! m
2.3 案例5：从Excel文件中读取数据
1 J u) y( f9 t7 k
2.3.1 利用数据导入向导导入Excel文件
$ {# G- B% R4 x& W- S5 Q
2.3.2 调用xlsread函数读取数据
: ?# Q) G9 b' f- w i6 Z- i0 ]
2.4 案例6：把数据写入Excel文件
c) e# w- A6 |9 g! U
/ p. _$ O4 s. {/ j1 m o2 V @( k
第3章 数据的预处理
' v# ~: T+ e8 s* j/ B' e$ G3 H
3.1 案例7：数据的平滑处理
# U5 O& t; z: K4 o1 L
3.1.1 smooth函数
) E# |! D8 r6 T/ ]( a# l( D
3.1.2 smoothts函数
1 y# |. Y% ?; Q
3.1.3 medfiltl函数
- b2 V3 H6 r' {' C5 {, E
3.2 案例8：数据的标准化变换
' i5 p' @; b, W: T
3.2.1 标准化变换公式
+ W- _; I: R7 I# p) a
3.2.2 标准化变换的MATLAB实现
/ g) J- z( J6 G% T7 b6 q, v
3.3 案例9：数据的极差归一化变换
% f4 Q8 s l9 \7 Y
3.3.1 极差归一化变换公式
5 Q- p7 k8 q! d7 f: o% I
3.3.2 极差归一化变换的MATLAB实现
/ J/ ~. n2 n- X2 B) G
/ h( |$ h* }( R$ Q h3 j3 E# g
第4章 生成随机数
/ Q7 [9 k8 \2 Z2 d! e6 {/ z$ K8 P! s) C
4.1 案例10：生成一元分布随机数
2 ^$ @$ Z* f4 L. k. y, _
4.1.1 均匀分布随机数和标准正态分布随机数
4 i2 E+ b. J& P; J4 D& m i' }
4.1.2 RandStream类
7 K" i* f% f! ? A) Q& v
4.1.3 常见一元分布随机数
; e9 H5 e0 {* p" [1 T5 |/ b4 m
4.1.4 任意一元分布随机数
" ^7 u% G, q$ J/ p, u4 q
4.2 案例11：生成多元分布随机数
' v% F& ^/ `5 D
4.3 案例12：蒙特卡洛方法
0 P1 D) R% V- F9 E
4.3.1 有趣的蒙提霍尔问题
0 T. V, x* s2 x) b' r- r0 O. x2 y
4.3.2 抽球问题的蒙特卡洛模拟
# e! S$ q& K! f% B- k
4.3.3 用蒙特卡洛方法求圆周率
/ f9 t5 v( _) ^4 b. `7 q
4.3.4 用蒙特卡洛方法求积分
' W0 q1 T4 c% O4 C6 z
4.3.5 街头骗局揭秘
p- u$ D2 s9 f
h# ^5 e! G* @: U
第5章 参数估计与假设检验
m* F$ w: R6 \( U- t
5.1 案例13：常见分布的参数估计
8 v; _/ D: ]6 ]5 b& y- H
5.2 案例14：正态总体参数的检验
; r* O- L+ s1 P7 a$ K' V8 a$ e# a
5.2.1 总体标准差已知时的单个正态总体均值的检验
- }! w1 x; I/ ~7 u
5.2.2 总体标准差未知时的单个正态总体均值的检验
& g: r$ ]0 P5 ?- q6 [' p$ P6 L9 K
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
# i5 @ H; N4 |
5.2.4 总体均值未知时的单个正态总体方差的检验
7 u9 ~' A' g, B% y/ 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 V# ^& z ^: S) D8 z" _" h
5.3 案例15：分布的拟合与检验
0 k8 {5 s! h% P* M7 i2 u
5.3.1 案例描述
8 k" o6 H, H6 o& @
5.3.2 描述性统计量
3 d1 ]8 P/ y. X% P: [
5.3.3 统计图
' \' d3 V- u( G/ S
5.3.4 分布的检验
E$ O8 {; Y9 W3 a! P) |8 q* d6 ^! _ @
5.3.5 最终结论
3 t% i( [1 P' l) d
5.4 案例16：核密度估计
" u/ p3 w6 l t' T9 {5 i
5.4.1 经验密度函数
" e: w& D1 R2 o4 e
5.4.2 核密度估计
- |; ^1 d6 n6 F, |, d6 h1 C, F
5.4.3 核密度估计的MATLAB实现
% {' @3 w, A& K. N0 z/ r
5.4.4 核密度估计的案例分析
+ g+ N- |& B0 H/ f
4 S x( d" N; H
第6章 Copula理论及应用实例
) [( v; n1 m; Q$ @
6.1 Copula函数的定义与基本性质
7 n; ~, |& @* B, f. [" u
6.1.1 二元Copula函数的定义及性质
1 X! s/ c7 M5 K2 h) J: M1 t
6.1.2 多元Copula函数的定义及性质
( `7 c& C8 W+ l0 c9 o
6.2 常用的Copula函数
4 v* |! R# Q) k& E2 S" o
6.2.1 正态Copula函数
- g$ e o" `4 ~$ N3 b1 H
6.2.2 τ-Copula函数
& U5 z; N" U! p8 m0 @+ a' f
6.2.3 阿基米德Copula函数
% N8 G! f( p* J& B! ~8 Y+ Q; H% G
6.3 Copula函数与相关性度量
% i. S) |* L* C5 h" |& M* S
6.3.1 Pearson线性相关系数r
x% O+ x1 X( L8 i, p- W4 o2 T1 B0 Z/ a
6.3.2 Kcndau秩相关系数τ
0 a; V: R7 ]5 e1 N5 o
6.3.3 Spearman秩相关系数ps
0 z3 v* v) O' _7 F
6.3.4 尾部相关系数又
0 E! }+ z+ X& j3 @
6.3.5 基于Copula函数的相关性度量
: }- q6 Z' C+ `
6.3.6 基于常用二元Copula函数的相关性度量
+ {; h+ q7 Z# [# j
6.4 案例17：沪深股市日收益率的二元Copula模型
8 J4 o" s% e/ q5 w5 P! U
6.4.1 案例描述
$ J% c- P$ C. m+ c3 n, `
6.4.2 确定边缘分布
; W# H G& C8 r: ?
6.4.3 选取适当的Copula函数
9 g7 Z: R1 q- t
6.4.4 参数估计
$ x2 m) d; C [; g5 S+ k
6.4.5 与Copula有关的MATLAB函数
# C6 K- I; s1 |
6.4.6 案例的计算与分析
) d8 Y8 ~+ B: ? y6 M0 z
" Z, O: c! o. q" J! a9 l
第7章 方差分析
' ^; }9 l) J" k
7.1 案例18：单因素一元方差分析
( `; @8 u9 b v1 M/ L9 D- [- k
7.1.1 单因素一元方差分析的MATLAB实现
% L0 z, ?( H* r% V7 z$ W4 X/ i; q
7.1.2 案例分析
, [3 e. y* B' P8 R
7.2 案例19：双因素一元方差分析
( k, ` l, `4 G; J, n0 U* t: [
7.2.1 双因素一元方差分析的MATLAB实现
: C3 y/ H2 f: E' f1 v$ b
7.2.2 案例分析
) c9 B F+ S8 I0 D1 B- U
7.3 案例21：多因素一元方差分析
5 K; `% \- V6 t0 b
7.3.1 多因素一元方差分析的MATLAB实现
. c2 g# `5 i& e2 v7 W' T. e0 t* t0 ]
7.3.2 案例分析一
t- D6 y: @9 M4 q5 q" r
7.3.3 案例分析二
3 f v- }7 e7 L2 s+ R
7.4 案例20：单因素多元方差分析
5 W/ l# G |8 e/ W: v6 t6 p# t
7.4.1 单因素多元方差分析的MATLAB实现
1 t1 x. l% `) f ?! ~# B# S# l
7.4.2 案例分析
- ]) R, x, ^5 l2 `+ W; F
7.5 案例22：非参数方差分析
: ^4 t6 E8 B* R& C/ X: p5 q+ M
7.5.1 非参数方差分析的MATLAB实现
+ f, X! D2 V# l5 M% _. r( H8 u: m. J
7.5.2 Kruskal-Wallis检验的案例分析
: a% c) K2 r5 E& c" E4 b/ a
7.5.3 Friedman检验的案例分析
4 `9 P8 ]8 E" B+ O
4 \3 {) q3 V* W
第8章 数据拟合
! r% N( Z4 m. K* \: Z# \
8.1 案例23：一元线性回归分析
- T V5 ~+ H$ X6 q
8.1.1 数据的散点图
1 P, {0 h" {+ \2 G
8.1.2 调用regress函数作一元线性回归分析
: Q9 r2 ^3 z6 p$ S- |4 ~
8.1.3 调用regstats函数作一元线性回归分析
; b5 s& l6 s8 q `8 j( ?
8.1.4 调用robustfiti函数作稳健回归
4 ^$ K+ }; m! X% W5 H
8.2 案例24：一元非线性回归分析
$ R2 T- k8 C) {9 t0 o* O
8.2.1 数据的散点图
: o1 M- a4 a; ~
8.2.2 调用nlinfit函数作一元非线性回归分析
" V' t( f5 v1 s' u5 h
8.2.3 利用曲线拟合工具cftool作一元非线性拟合
) H) R" Z8 A8 T. W
8.3 案例25：多重回归分析
3 b- {$ t+ s/ p8 Q
8.3.1 调用自编reglm函数作多重回归分析
* ?# I" ]. }- W7 k' Y& I- |
8.3.2 调用stepwise函数作逐步回归
7 y% L9 X9 U g# B) j9 B
1 Z4 |. o7 i" l7 S. i$ @3 C/ l
第9章 聚类分析
- ]/ R, P1 | }4 y
9.1 聚类分析简介
6 o0 O# `" k2 g
9.1.1 距离和相似系数
' }/ V/ Z* {" E" e! ~
9.1.2 系统聚类法
: Z' Y1 r; ? L! x( T8 `# L
9.1.3 K均值聚类法
+ @% ^" W+ X. |
9.1.4 模糊C均值聚类法
8 {. l; i1 T8 d5 p$ w- n7 O
9.2 案例26：系统聚类法的案例分析
8 @* S, {4 \- J1 }% Q" \
9.2.1 系统聚类法的MATLAB函数
, X5 Y- \, \: i# r5 M
9.2.2 样品聚类案例
! G3 [" ?; t$ F7 q4 Q i: S* [
9.2.3 变量聚类案例
' @5 @9 G1 O8 Q) j. u
9.3 案例27：K均值聚类法的案例分析
2 U- i* d. d! e9 [9 }
9.3.1 K均值聚类法的MATLAB函数
7 E6 b+ x T2 n7 T
9.3.2 K均值聚类法案例
9 ?& L- x. K" A! n
9.4 案例28：模糊C均值聚类法的案例分析
5 z8 M8 ?. S8 u& @' S( ~$ `
9.4.1 模糊C均值聚类法的MATLAB函数
4 e- i; G. J4 R4 D& ?, n" r
9.4.2 模糊C均值聚类法案例
' S/ o6 `4 g' l; a+ l
0 j4 A# D2 K+ G4 R
第10章 判别分析
/ ~ c+ A% Z7 G2 v! H9 w
10.1 判别分析简介
* q+ N1 @! F; j# u/ q1 S
10.1.1 距离判别
0 {/ p$ W6 N! ?1 h6 u
10.1.2 贝叶斯判别
1 l7 [ U& _) G! s+ O# v
10.1.3 Fisher判别
; r# q) x% Z8 p- O$ U. I
10.2 案例29：距离判别法的案例分析
% N0 o% C: d) S6 w9 ^6 [ p5 O. h
10.2.1 classify函数
% L% |5 Y9 e8 z: N. H2 e( X
10.2.2 案例分析
: W; K6 _- u% G9 l
10.3 案例30：贝叶斯判别法的案例分析
! X. ^3 M) B+ {$ W: e' {
10.3.1 NaiveBayes类
+ H0 A6 f% W) y+ ]/ c
10.3.2 案例分析
9 N/ g2 ?0 {. N$ L
10.4 案例31：Fisher判别法的案例分析
8 {6 r% E% b1 m+ {4 O7 P
10.4.1 Fisher判别分析的MATLAB实现
1 M9 e |# U. {* N- L' H
10.4.2 案例分析
9 I7 p! ?! V. c/ o0 ?
: q+ g) T3 p G, y4 S* h- R& I/ ]
第11章 主成分分析
- D7 k2 E# [3 y, f2 P) ]) N, I; g3 j
11.1 主成分分析简介
9 q3 A( ] S) \( Y! b' t) M6 [
11.1.1 主成分分析的几何意义
2 w0 V: J! S e( W
11.1.2 总体的主成分
8 Z6 O; w; Z( y* D/ h
11.1.3 样本的主成分
0 d; a/ r E [! B$ f i2 q3 G. n# z
11.1.4 关于主成分表达式的两点说明
0 E- y1 \. l# p4 q1 }2 k( N7 {: d
11.2 主成分分析的MATLAB函数
' ^3 T; ^# \+ T( D
11.2.1 pcacov函数
, W, O3 N$ w7 O$ s: p
11.2.2 princomp函数
{* z5 W: k d7 \
11.2.3 pcarcs函数
e9 a4 G+ Q. E' t$ {, K. f
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
+ W; }+ U$ A2 T6 |4 ?% z
11.3.1 调用pcacov函数作主成分分析
& G/ A1 n+ O! Q! r! g) N! q
11.3.2 结果分析
# @4 ?9 [+ ]* r, o
11.4 案例33：从样本观测值矩阵出发求解主成分
% J) _' |. B* X1 {+ C7 A0 e
11.4.1 调用princomp函数作主成分分析
j1 u& k( {( s1 p8 W& p( J' Y) A
11.4.2 结果分析
0 Y: ?: v" f0 w8 @
11.4.3 调用pcares函数重建观测数据
" I, F. @2 A- l4 L
# |, a: z) w( T, @5 p
第12章 因子分析
. ~! \+ P9 b0 i* j' H. Q
12.1 因子分析简介
4 L, D3 X1 r* J* \: X4 ?( m1 k
12.1.1 基本因子分析模型
' a% X" S1 G% l3 }7 X2 l
12.1.2 因子模型的基本性质
6 M( _- x1 o% S" @
12.1.3 因子载荷阵和特殊方差阵的估计
) U2 @9 N8 z3 z' v
12.1.4 因子旋转
! Q2 ^# C# N/ F. Q3 ?
12.1.5 因子得分
& O# i+ Z$ b4 U/ F
12.1.6 因子分析中的正teywood现象
- s) u8 _+ U, t% h7 T4 i- a) h' |
12.2 因子分析的MATLAB函数
9 ]! Y3 p8 t" L0 r, w- A
12.3 案例34：基于协方差矩阵或相关系数矩阵的因子分析
' a5 }( o3 U, E
12.4 案例35：基于样本观测值矩阵的因子分析
3 |( k4 I4 |5 |1 w
12.4.1 读取数据
: I5 ^" e1 s- p0 f
12.4.2 调用factoran数作因子分析
! W' y5 O* W0 ]" [3 ^# W1 x
( y) E8 ^9 j" M% d9 L% f
附录A 图像处理中的统计应用案例
9 S' S# r4 N8 [" Y. V& n" `2 J
A.1 案例36：基于图像资料的数据重建与拟合
- l/ f/ | h+ k
A.1.1 案例描述
/ `/ h5 m. n& P1 O
A.1.2 重建图像数据
7 i, ]+ D. C& G3 E, [
A.1.3 曲线拟合
, f/ k- e7 e$ y) v7 V8 w6 H
A.2 案例37：基于K均值聚类的图像分割
% y# j0 ~' _1 g& g4 y* g! A
A.2.1 灰度图像分割案例
' P/ t0 M' j B! h5 N) N7 `/ Y
A.2.2 真彩图像分割案例
4 i1 p$ ?- E' O
A.3 案例38：基于中位数算法的运动目标检测
a( V$ U; C: B5 q; G( K
A.3.1 案例描述
* j& |/ w Y* E' p! H% F
A.3.2 中位数算法原理
4 F+ b6 Q% O, F/ y. n: `
A.3.3 本案例的MATLAB实现一
0 a2 Q( k' z$ s- q3 H4 S7 o
A.3.4 本案例的MATLAB实现二
/ w" O4 {! v) J, [- `4 o- H' N
A.4 案例39：基于贝叶斯判别的手写体数字识别
3 f; `1 @- F( ?7 a
A.4.1 样本图片的预处理
. D" p- _6 q1 o, q% B% H1 z
A.4.2 创建朴素贝叶斯分类器对象
- Y- j3 r- V) V0 k. Y
A.4.3 判别效果
( V" t2 @% E+ b2 l
A.5 案例40：基于主成分分析的图像压缩与重建
$ t z) e5 q1 G; Z
A.5.1 基于主成分分析的图像压缩与重建原理
, Y9 C. [. K+ c5 ^% u# A' p( U
A.5.2 图像压缩与重建的MATLAB实现
0 P; b2 Y( x0 Y# O
附录B MATLAB统计工具箱函数大全
* f7 y+ i. H& c. b6 u/ f6 A
参考文献
8 Y: O- j% u' @3 f% H6 P$ S& v5 f
1 E" p( r, Y' o( I& y, }. f
http://yunpan.cn/QaypQGgIZb2iv
（提取码：999a）
3 w8 t( ]# \4 B& R4 v& l
& U$ C/ ]6 q1 o8 y' \8 c
作者:
wr1996
时间:
2016-8-5 08:49
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. F3 ~ V, b( p- @! ^( a: I1 n
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