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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！
4 x# ?# i' o# W+ l0 H
内容提要:
) D3 z6 G! P6 _, @
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。
$ B, c# K$ k+ l' E2 @+ p ]
+ W9 @* F+ J) l( O4 e
编辑推荐
# ] x, [# h- M, G9 P- ~* W
《MATLAB统计分析与应用:40个案例分析》为MATLAB开发实例系列图书。
. F/ _% k- L9 {6 t
目录
! a' i! ^. \# h: Q" K; J2 V( `
第1章 利用MATLAB生成Word和Excel文档
$ ]5 n6 K+ U L2 t! l! s
1.1 组件对象模型(COM)
: Z5 I3 s9 Y. \3 D9 |, a
1.1.1 什么是CoM
; v% b' l8 K5 o2 h, o9 g$ ?
1.1.2 CoM接口
3 w/ o' |: P m7 H, F
1.2 MATLAB中的ActiveX控件接口技术
1 r$ @8 Q- P) w6 A4 B- D( P
1.2.1 actxcontrol函数
0 Y. c) T. m0 i& e9 j0 L# n
1.2.2 actxcontrollist函数
0 ]- ~# ]: m% T* A+ F
1.2.3 actxcontrolselect函数
: C9 t, P* b" |( O" i! ?
1.2.4 actxserver函数
# y* K, d, J' b% e3 }
1.2.5 利用MATLAB调用COM对象
) c5 i* T! X, S) K9 }0 s1 d
1.2.6 调用actxserver函数创建组件服务器
8 _9 x( I( O( u: x: l5 i. C Y* L
1.3 案例1：利用MATLAB生成Word文档
' `) I* M% I! q9 T- M7 H
1.3.1 调用actxserver函数创建MicrosoftWord服务器
, ^0 y# v# Q9 {
1.3.2 建立Word文本文档
! i# V/ X/ Q9 L, ]- V
1.3.3 插入表格
; a0 l; k/ t8 m
1.3.4 插入图片
9 j' n' X4 N; r" E; ]4 j- A
1.3.5 保存文档
2 _6 k( i5 h$ b4 i' L, g# |3 y
1.3.6 完整代码
2 J E% I$ Z" h9 c, r# }, Y
1.4 案例2：利用MATLAB生成Excel文档
' U* @8 J) f7 h, d5 m
1.4.1 调用actxserver函数创建MicrosoftExcel服务器
+ ?+ Y2 G2 z& W1 C- F
1.4.2 新建Excel工作簿
- o1 D9 k$ \3 j' q; e% ~; h2 ~
1.4.3 获取工作表对象句柄
& P6 r6 \' \% I9 q
1.4.4 插入、复制、删除、移动和重命名工作表
$ E8 l/ C9 q" \" o
1.4.5 页面设置
7 `) X, t& ? g7 D( R* ^) D
1.4.6 选取工作表区域
" j9 o5 p" l1 Q* H2 t3 k3 q* Z
1.4.7 设置行高和列宽
+ f9 d' P4 x4 e8 F
1.4.8 合并单元格
Z& W5 ~7 B% w8 ~8 J
1.4.9 边框设置
% o, ` `6 _4 H$ k1 o
1.4.10 设置单元格对齐方式
& p' U) V4 u" Y. i4 M: p
1.4.11 写入单元格内容
& q3 \3 L) {( d5 T! V* i
1.4.12 插入图片
. p7 P- R+ ?0 t/ s: [0 d- [
1.4.13 保存工作簿
# [4 |2 g% A- o' N8 p) y* q0 h
1.4.14 完整代码
`7 x) G+ X* Q- H
7 X* l. ^3 O5 P
第2章 数据的导入与导出
; A; c, ] B& r/ M' E; I- |
2.1 案例3：从TXT文件中读取数据
1 V: f, K8 t5 C: K
2.1.1 利用数据导入向导导入TXT文件
5 |% G, H. q5 p" S8 ?* j% Y
2.1.2 调用高级函数读取数据
7 N1 R8 ?; u @) A3 A ^
2.1.3 调用低级函数读取数据
) l u8 e& n1 F8 w) o0 b$ X
2.2 案例4：把数据写入TXT文件
$ \% q4 A% R& O
2.2.1 调用dlmread函数写入数据
* j4 M5 O" ]3 {: i/ v
2.2.2 调用fprintf函数写入数据
; N, |% U2 j$ p" d) ~! c' `: Q# ^
2.3 案例5：从Excel文件中读取数据
9 x' y& f9 }$ k# j
2.3.1 利用数据导入向导导入Excel文件
2 b. t& X' T" Q
2.3.2 调用xlsread函数读取数据
3 ]+ D' ]& U' x( h
2.4 案例6：把数据写入Excel文件
( p2 r! F* i" _, ~
; }+ n6 g7 F; n; Y J1 k
第3章 数据的预处理
, s1 N7 Q. T" Z( J5 v7 p" f: k
3.1 案例7：数据的平滑处理
4 J, B) _) O5 {( L6 U
3.1.1 smooth函数
P* r, x$ e- d# t l0 `/ `
3.1.2 smoothts函数
% E9 p3 \ W( x3 E! l. Q' M
3.1.3 medfiltl函数
* F* D7 [9 V8 N- Z( Z, T
3.2 案例8：数据的标准化变换
& K; C; i4 O6 W, p
3.2.1 标准化变换公式
9 @4 a8 _: u, G- m
3.2.2 标准化变换的MATLAB实现
2 w8 m! I, }& h4 P: k
3.3 案例9：数据的极差归一化变换
2 O& W4 A. T2 Q8 A
3.3.1 极差归一化变换公式
3 _3 d+ ]- S f8 U
3.3.2 极差归一化变换的MATLAB实现
# B3 E2 r9 Z7 L
/ p( D" E( b( t# R8 o- F% E
第4章 生成随机数
9 B3 e( z3 V, R/ U' p
4.1 案例10：生成一元分布随机数
, J: s- d/ v; b2 E" L R% d( W
4.1.1 均匀分布随机数和标准正态分布随机数
2 @/ i, }2 ~2 f" ?
4.1.2 RandStream类
U! _4 Q5 I! Y: l1 m5 v
4.1.3 常见一元分布随机数
9 q% O* }+ a8 C$ E1 I
4.1.4 任意一元分布随机数
$ `$ Y: K2 K6 @9 P8 g- @" L& J2 C+ t
4.2 案例11：生成多元分布随机数
3 d* ^' N8 {4 x9 k; T
4.3 案例12：蒙特卡洛方法
# Z, v/ P; p( @+ h# [
4.3.1 有趣的蒙提霍尔问题
9 u4 u( E) e: h4 I6 I' |
4.3.2 抽球问题的蒙特卡洛模拟
; h9 |, S1 A O! C2 q2 V- O9 j
4.3.3 用蒙特卡洛方法求圆周率
# o+ w; I% _3 a6 S% C
4.3.4 用蒙特卡洛方法求积分
; g$ P* J, ]+ N6 E8 O) }9 _
4.3.5 街头骗局揭秘
6 d9 @, [3 ^3 \+ N: t. G" o; E( P
& x) W8 A* e7 h2 t' e" h. T; Y7 h
第5章 参数估计与假设检验
+ p P6 n9 Y0 N5 w0 Z
5.1 案例13：常见分布的参数估计
' O- v8 n2 s% n/ V
5.2 案例14：正态总体参数的检验
9 h2 ]5 _$ J& v5 c2 n' a3 q
5.2.1 总体标准差已知时的单个正态总体均值的检验
9 m1 y+ K% J" _! a- }5 x ]9 q) H
5.2.2 总体标准差未知时的单个正态总体均值的检验
& K L+ a2 A, Q* C% H# 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
: U5 l& U# |4 d' C0 W+ U
5.2.4 总体均值未知时的单个正态总体方差的检验
+ u/ a6 b9 L9 H2 |# j4 ?& h
5.2.5 总体均值未知时的两个正态总体方差的比较检验
6 {; i) @" y1 Y' I
5.3 案例15：分布的拟合与检验
; E; t% ^6 o& o9 B; j7 N- G
5.3.1 案例描述
$ M6 J& d3 {, T f+ k: @ U2 V7 p
5.3.2 描述性统计量
5 W; c. P0 C5 a( A1 [/ R4 Q
5.3.3 统计图
% a4 y% Z4 y# G
5.3.4 分布的检验
' t; z$ ]/ c/ R/ c: O+ F4 W
5.3.5 最终结论
3 w% g6 S) D# ^# v, y5 M
5.4 案例16：核密度估计
: A$ C; B8 f! i1 A" p; t, c2 j
5.4.1 经验密度函数
" O% U( r" n8 Y3 U( E
5.4.2 核密度估计
) N0 b/ ^ }+ u% U+ [7 C9 ^- ^" A
5.4.3 核密度估计的MATLAB实现
1 f' V' m/ F1 \. i
5.4.4 核密度估计的案例分析
# R4 q) i# x% z. X8 L' J
5 \3 ^4 L5 g+ O+ J2 S8 G
第6章 Copula理论及应用实例
4 m' `1 T9 x0 J
6.1 Copula函数的定义与基本性质
3 f$ y! S& F/ \/ ^
6.1.1 二元Copula函数的定义及性质
. ]# L; ]* J3 }) d- u" |( Z- K1 e/ k6 u
6.1.2 多元Copula函数的定义及性质
: ]' `% z+ ~& w9 F* s
6.2 常用的Copula函数
?3 Y- R4 y5 F4 I( p& j: Q
6.2.1 正态Copula函数
" {2 Z: |% _; H1 K6 D) V1 Y- Q) W6 q
6.2.2 τ-Copula函数
0 X. r2 s) z, P$ l- ~
6.2.3 阿基米德Copula函数
( l! h+ B+ P* I
6.3 Copula函数与相关性度量
) E* Y- s% b: F) A
6.3.1 Pearson线性相关系数r
9 {/ D' o8 e, {3 w- ^7 p: |
6.3.2 Kcndau秩相关系数τ
0 u$ V# F! z) A( w$ w
6.3.3 Spearman秩相关系数ps
& t4 n* \, N( b5 P# w$ t
6.3.4 尾部相关系数又
! d; l8 p% `& z$ C7 b: v
6.3.5 基于Copula函数的相关性度量
3 b. a# N& W7 c( D
6.3.6 基于常用二元Copula函数的相关性度量
. q3 p- h! s, U2 a! {& `- b
6.4 案例17：沪深股市日收益率的二元Copula模型
' k- _6 w% ?6 ?6 {: n0 e$ o
6.4.1 案例描述
* T8 _( L3 @% R) }1 D
6.4.2 确定边缘分布
8 H0 `% [0 [3 }: h9 c; f+ z
6.4.3 选取适当的Copula函数
1 R1 b* a6 ^/ U. n l& y/ g
6.4.4 参数估计
3 @0 i% ~+ R- o; E1 ]
6.4.5 与Copula有关的MATLAB函数
# c B' m9 e E* L0 {4 Y. V" I
6.4.6 案例的计算与分析
# Q4 E! J! B+ }! b5 q' m$ X
, [. I) f; l- \1 @
第7章 方差分析
4 d. J& @2 c/ l; p
7.1 案例18：单因素一元方差分析
" [) |) l- d# Y5 x1 L7 ]7 p
7.1.1 单因素一元方差分析的MATLAB实现
# u! m# a o. b
7.1.2 案例分析
5 C. Q& p, w4 G9 d
7.2 案例19：双因素一元方差分析
, r/ a r4 ^. W1 e+ D
7.2.1 双因素一元方差分析的MATLAB实现
4 ?5 r8 O7 J/ Z/ B% p
7.2.2 案例分析
7 B, ~% Q# W w
7.3 案例21：多因素一元方差分析
9 P7 A6 R5 A6 a5 {
7.3.1 多因素一元方差分析的MATLAB实现
5 |' f" g P4 d7 {
7.3.2 案例分析一
- x* y! s& L7 a0 S: v0 @) S
7.3.3 案例分析二
0 E. V9 z8 l; b+ ?# v5 @2 T* {
7.4 案例20：单因素多元方差分析
; Q( ?6 R8 c4 H
7.4.1 单因素多元方差分析的MATLAB实现
7 r; Z& ~2 o8 Q$ d) Z, r. k8 c- `
7.4.2 案例分析
$ R! i/ u$ ?3 k7 N# }" f1 ^
7.5 案例22：非参数方差分析
( |( g4 `* {: n( o
7.5.1 非参数方差分析的MATLAB实现
2 s" R3 P6 |/ l6 X% f
7.5.2 Kruskal-Wallis检验的案例分析
+ M+ O# E& S1 w. t
7.5.3 Friedman检验的案例分析
8 P9 p/ z/ a$ L9 {1 f
. D: _5 [3 ], ^5 T% x! d2 a/ {% x
第8章 数据拟合
2 W# M2 p$ k q7 s1 d# e3 X
8.1 案例23：一元线性回归分析
3 ?! o5 p P5 n3 w. Q
8.1.1 数据的散点图
) T0 n# W- c/ H: W) [4 }: Z
8.1.2 调用regress函数作一元线性回归分析
& H; b1 R& Q" g4 z: _1 ]
8.1.3 调用regstats函数作一元线性回归分析
. B2 A) L6 x) @' A! s& r
8.1.4 调用robustfiti函数作稳健回归
2 I3 _/ y1 l! H6 e. Z
8.2 案例24：一元非线性回归分析
3 A5 d4 J# L) s' G U
8.2.1 数据的散点图
: ?2 H7 t, u( n8 Y" D$ Z
8.2.2 调用nlinfit函数作一元非线性回归分析
U# N. D! @3 R6 Q7 W3 j
8.2.3 利用曲线拟合工具cftool作一元非线性拟合
+ }$ H+ e6 X, ~$ b( w8 j
8.3 案例25：多重回归分析
6 }% V0 u- ?& ~! G% b' W% \
8.3.1 调用自编reglm函数作多重回归分析
0 a8 c8 A x& c5 q i% j0 u& \, H
8.3.2 调用stepwise函数作逐步回归
9 @7 q+ n+ R) M8 e
6 V+ _* V6 E$ K8 O# x) J5 W
第9章 聚类分析
, T1 f, J7 O- A' G4 o
9.1 聚类分析简介
7 _8 A$ j! ~: T% _
9.1.1 距离和相似系数
' F& Q4 l7 C& W6 u9 n( p% ^
9.1.2 系统聚类法
# F- b$ O; c+ `
9.1.3 K均值聚类法
. m* v2 b, ~$ z' I, K# A
9.1.4 模糊C均值聚类法
8 P8 @$ \. W. l5 R* B" V/ z* Z
9.2 案例26：系统聚类法的案例分析
) l) c7 ?& r! L& {# M
9.2.1 系统聚类法的MATLAB函数
( s1 b+ q7 \" m: I$ V
9.2.2 样品聚类案例
& K2 j! m4 Z9 {; Z7 e0 `, s4 u+ v8 Q2 T
9.2.3 变量聚类案例
( s' ^' t( W2 n
9.3 案例27：K均值聚类法的案例分析
) ?' t/ d# h @
9.3.1 K均值聚类法的MATLAB函数
, M) d" x6 Y- I+ s
9.3.2 K均值聚类法案例
/ [3 |. n; K) y$ i8 U0 }: P
9.4 案例28：模糊C均值聚类法的案例分析
; a. J: R( t7 d% i0 h3 t
9.4.1 模糊C均值聚类法的MATLAB函数
% x+ z5 E5 W! V. s
9.4.2 模糊C均值聚类法案例
; `9 J$ P3 Y% l6 i# Z
% B1 L( B, e( X- ?1 ]
第10章 判别分析
% R. h: \; A- q0 x
10.1 判别分析简介
3 C- u. w& F7 S" i2 i* y
10.1.1 距离判别
5 o r- {; v% Y; x
10.1.2 贝叶斯判别
4 m6 P7 r: N9 s$ O
10.1.3 Fisher判别
) E6 n$ I: \- b; ?8 [1 m( ~1 E @
10.2 案例29：距离判别法的案例分析
: Q8 M! {/ m3 I) {
10.2.1 classify函数
: [, ]9 B+ N! K6 Y9 u3 p. ]; F
10.2.2 案例分析
) c# P$ q; U( p8 g1 N7 J4 ?
10.3 案例30：贝叶斯判别法的案例分析
$ e: z( v: F( \$ N K5 \
10.3.1 NaiveBayes类
" U" F- s9 G- Y. X I4 b
10.3.2 案例分析
0 P9 W" N# Q+ |9 Q) e+ I
10.4 案例31：Fisher判别法的案例分析
4 f) F9 C; o8 r/ Y
10.4.1 Fisher判别分析的MATLAB实现
2 a$ f& N' d/ ~) ]" S
10.4.2 案例分析
! U/ g# T: o V4 m2 V. f# V
- m+ \0 f q3 {8 C2 o& h; e6 m
第11章 主成分分析
! f$ z X3 W, ]( u$ q; B/ _* \
11.1 主成分分析简介
+ D4 n1 L5 v" @2 g) K m \
11.1.1 主成分分析的几何意义
& P+ C- U2 D+ n5 E0 W7 U
11.1.2 总体的主成分
" q* }; X \4 T& {, P6 m
11.1.3 样本的主成分
! Z7 e5 m& n" K J, u
11.1.4 关于主成分表达式的两点说明
3 e, Q- \! r2 i# }" v
11.2 主成分分析的MATLAB函数
% n. v# v5 b! x+ F. J; J
11.2.1 pcacov函数
. [2 |) L) d `) U
11.2.2 princomp函数
5 f7 l; ~; F7 c' f# M1 [
11.2.3 pcarcs函数
+ @9 F- m6 ^# ?1 M; J8 W! ^# e
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
( e' v' g2 I3 q& p; B
11.3.1 调用pcacov函数作主成分分析
, }8 P: \8 K: k
11.3.2 结果分析
6 R' R& h- f. c" s$ y
11.4 案例33：从样本观测值矩阵出发求解主成分
! i3 ?9 x, o7 S3 r8 {8 L4 r; q
11.4.1 调用princomp函数作主成分分析
6 }5 \8 {& z$ K" ]/ h
11.4.2 结果分析
! ?: k& d1 T& f! ^+ {
11.4.3 调用pcares函数重建观测数据
2 P# w6 h) p) `
: }8 [+ c5 N' _2 k
第12章 因子分析
+ F! s+ T9 C. \
12.1 因子分析简介
+ ]% O/ h5 s- O6 g/ J. J8 u* r2 o3 ]
12.1.1 基本因子分析模型
8 ~( q: V7 d# }8 M1 l
12.1.2 因子模型的基本性质
, E0 E# H& L- ~& O" L
12.1.3 因子载荷阵和特殊方差阵的估计
6 x/ {+ \ H+ V8 ]
12.1.4 因子旋转
: [2 q: g9 ^7 Y; b, S# l
12.1.5 因子得分
7 ^4 i5 g: Y5 J
12.1.6 因子分析中的正teywood现象
" G2 p3 |* r' x9 x! M' `; O' q
12.2 因子分析的MATLAB函数
7 |; c+ o( Y( V! C, K4 x
12.3 案例34：基于协方差矩阵或相关系数矩阵的因子分析
1 ^) E) y$ j) r3 W" b' o! L6 n; X. r
12.4 案例35：基于样本观测值矩阵的因子分析
% F5 C' P! ~, y g" a/ B
12.4.1 读取数据
+ L( O5 k _2 a0 D$ d) r
12.4.2 调用factoran数作因子分析
8 s4 i3 s2 E! x, [
5 \# v3 V% j& s9 r: ^
附录A 图像处理中的统计应用案例
8 f% S2 H5 R% r; M, ~) ? l$ B
A.1 案例36：基于图像资料的数据重建与拟合
# h4 ^0 |; k8 ]: R* c2 \9 h4 E
A.1.1 案例描述
+ Q5 y! M% Y. O* s: n6 }
A.1.2 重建图像数据
1 H8 p, ^, f4 V
A.1.3 曲线拟合
' T9 m$ r7 f* ?. e' N; a2 E0 s. U" y! z
A.2 案例37：基于K均值聚类的图像分割
: ^5 e( t3 [0 ~; w5 v* @
A.2.1 灰度图像分割案例
. C2 ~0 g( e e' ]: k5 i
A.2.2 真彩图像分割案例
& Y i# s2 f, u2 P% s$ i
A.3 案例38：基于中位数算法的运动目标检测
% q% o6 c# ^" Y/ c
A.3.1 案例描述
. f" \ P# c' C( t) r4 T
A.3.2 中位数算法原理
& K/ N5 o# U5 U
A.3.3 本案例的MATLAB实现一
) g0 s' S4 K, I
A.3.4 本案例的MATLAB实现二
$ c* @% \5 ` X J# g9 s
A.4 案例39：基于贝叶斯判别的手写体数字识别
3 i& J. i. d! ^3 u& d
A.4.1 样本图片的预处理
, @ K/ }$ d ^$ t& e/ ^/ d' g
A.4.2 创建朴素贝叶斯分类器对象
( r6 m4 e- S$ u# j& E
A.4.3 判别效果
% Z# }% j3 E2 I
A.5 案例40：基于主成分分析的图像压缩与重建
2 L [6 s6 Z) N1 }/ h
A.5.1 基于主成分分析的图像压缩与重建原理
- K( m/ [1 J4 ]
A.5.2 图像压缩与重建的MATLAB实现
1 W+ C6 T" @+ G1 e: t
附录B MATLAB统计工具箱函数大全
& F" i8 j( o+ a
参考文献
V. d- A* V) w
3 @6 C+ C* a% U0 H1 j8 D
http://yunpan.cn/QaypQGgIZb2iv
（提取码：999a）
4 B4 ?0 F: R: |8 A$ W! E
S+ ^2 V; U3 S, @ b3 S& ]: g
作者:
wr1996
时间:
2016-8-5 08:49
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: V2 ^$ f. M8 E$ j
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