MATLAB统计分析与应用: 40个案例分析pdf +程序+数据！

风中的漂流瓶

5 G3 @" e$ y* q" f( f1 ], |# f: q内容提要:
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。
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7 k7 r% x; Q  X# F, i" G9 b编辑推荐
* r7 h: @5 y. 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。
目录
第1章 利用MATLAB生成Word和Excel文档
" b% O1 W5 C+ x1.1 组件对象模型(COM)
1.1.1 什么是CoM
% Y+ w# s8 Y! i* m1.1.2 CoM接口
7 k# T7 R2 A/ n2 v3 H) K1.2 MATLAB中的ActiveX控件接口技术
1.2.1 actxcontrol函数
5 Z/ Q1 \1 d* M1.2.2 actxcontrollist函数
1.2.3 actxcontrolselect函数
) N7 D$ }" \# _% N" B  A2 M, ~1.2.4 actxserver函数
1.2.5 利用MATLAB调用COM对象
7 i5 ]% T  ?  y2 x, \' m4 ]1.2.6 调用actxserver函数创建组件服务器
1.3 案例1：利用MATLAB生成Word文档
1.3.1 调用actxserver函数创建MicrosoftWord服务器
1.3.2 建立Word文本文档
1.3.3 插入表格
1.3.4 插入图片
3 |* x4 x2 `% [2 ~1.3.5 保存文档
1.3.6 完整代码
6 X& N) K/ H6 m. C7 c1.4 案例2：利用MATLAB生成Excel文档
5 G% V$ O! x" O( F6 ]1.4.1 调用actxserver函数创建MicrosoftExcel服务器
2 {: E- U0 o( e" K1.4.2 新建Excel工作簿
7 `/ x+ X5 c$ c2 d1.4.3 获取工作表对象句柄
1.4.4 插入、复制、删除、移动和重命名工作表
: s5 W1 @+ Q0 r1.4.5 页面设置
1.4.6 选取工作表区域
5 k$ U8 v6 i) q5 s$ j) v  B1.4.7 设置行高和列宽
, _8 A; J) u- d, A1.4.8 合并单元格
( R. e2 c( E: O" z/ W; v1.4.9 边框设置
1.4.10 设置单元格对齐方式
* k& ~% T4 V/ D( e; s1.4.11 写入单元格内容
" r' s6 Z& T( P0 H/ d. y8 |9 |4 {1.4.12 插入图片
1.4.13 保存工作簿
* U. F/ B- s' Y; c) d1.4.14 完整代码

& ^6 q: a/ o  P& q第2章 数据的导入与导出
9 K' Y' I, ?8 {2.1 案例3：从TXT文件中读取数据
2.1.1 利用数据导入向导导入TXT文件
2.1.2 调用高级函数读取数据
5 ]: n2 w; v6 I" I0 i2.1.3 调用低级函数读取数据
2.2 案例4：把数据写入TXT文件
2.2.1 调用dlmread函数写入数据
& {4 @$ ^# L% W5 S8 P' y. V2.2.2 调用fprintf函数写入数据
2.3 案例5：从Excel文件中读取数据
  }( Z% l  _' ^6 u& U% o* u2.3.1 利用数据导入向导导入Excel文件
( c6 m5 Y% \$ S8 b* y% `- K2.3.2 调用xlsread函数读取数据
2.4 案例6：把数据写入Excel文件
, C4 N. {' F* i5 n  S" N
4 ]  z9 ^! _6 j  `# \% d第3章 数据的预处理
/ v) T7 C0 Z$ F, F" Q3.1 案例7：数据的平滑处理
3.1.1 smooth函数
3.1.2 smoothts函数
8 |. {! m( [6 {3.1.3 medfiltl函数
/ W3 U. J5 P" _3.2 案例8：数据的标准化变换
3.2.1 标准化变换公式
3.2.2 标准化变换的MATLAB实现
3.3 案例9：数据的极差归一化变换
3.3.1 极差归一化变换公式
/ G" C! O% r3 I# e3.3.2 极差归一化变换的MATLAB实现

: T4 f- ]4 P; b/ J8 |( D1 L! }+ Y第4章 生成随机数
9 a' S" q2 p6 N& D9 W9 q' p  E" T4.1 案例10：生成一元分布随机数
" R1 m! \' ?. m% m+ t4.1.1 均匀分布随机数和标准正态分布随机数
4.1.2 RandStream类
4 L% v8 }) d3 {4.1.3 常见一元分布随机数
6 R+ ?* I6 L1 ^6 o4.1.4 任意一元分布随机数
4.2 案例11：生成多元分布随机数
- G$ y7 }/ ~5 L0 _4.3 案例12：蒙特卡洛方法
4.3.1 有趣的蒙提霍尔问题
4.3.2 抽球问题的蒙特卡洛模拟
! W+ l% o. R4 }- U3 ~7 N4.3.3 用蒙特卡洛方法求圆周率
4.3.4 用蒙特卡洛方法求积分
4.3.5 街头骗局揭秘

/ y6 o7 A2 J: h* O+ W第5章 参数估计与假设检验
5.1 案例13：常见分布的参数估计
/ Z' D3 }+ T& @% P, }+ o0 d5.2 案例14：正态总体参数的检验
0 G/ W. g  ?; x8 y) Z! e" _8 M: c5.2.1 总体标准差已知时的单个正态总体均值的检验
5.2.2 总体标准差未知时的单个正态总体均值的检验
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
5.2.4 总体均值未知时的单个正态总体方差的检验
- [7 ]; H" N+ Y5.2.5 总体均值未知时的两个正态总体方差的比较检验
! h" `8 e& i& z5.3 案例15：分布的拟合与检验
5.3.1 案例描述
5.3.2 描述性统计量
5.3.3 统计图
5.3.4 分布的检验
' e1 K! Q' X, ~. O: Q5.3.5 最终结论
$ e+ S& n7 U9 K# a; H/ a5.4 案例16：核密度估计
5.4.1 经验密度函数
+ D9 W5 L1 x& H+ {5.4.2 核密度估计
, j6 B2 u: }/ \' {* w0 {% r5.4.3 核密度估计的MATLAB实现
) Z( }, L7 U- K! `5.4.4 核密度估计的案例分析
2 G& j( o1 o# |5 O, z, T0 P
第6章 Copula理论及应用实例
7 ]+ W! o7 v+ F( f6.1 Copula函数的定义与基本性质
7 q% \) R9 K8 @- o6.1.1 二元Copula函数的定义及性质
6.1.2 多元Copula函数的定义及性质
# b9 ?3 D% B% e, u$ p& B6.2 常用的Copula函数
6.2.1 正态Copula函数
( u0 Z- V$ ~$ [) e* j; X6.2.2 τ-Copula函数
' Q. g) [& x7 m% z3 w% j0 w6.2.3 阿基米德Copula函数
6.3 Copula函数与相关性度量
6.3.1 Pearson线性相关系数r
6.3.2 Kcndau秩相关系数τ
6.3.3 Spearman秩相关系数ps
" g6 X7 \; l, w" @) L2 h# B6.3.4 尾部相关系数又
6.3.5 基于Copula函数的相关性度量
6.3.6 基于常用二元Copula函数的相关性度量
6.4 案例17：沪深股市日收益率的二元Copula模型
6.4.1 案例描述
6.4.2 确定边缘分布
6.4.3 选取适当的Copula函数
6.4.4 参数估计
6.4.5 与Copula有关的MATLAB函数
6.4.6 案例的计算与分析
( [2 v6 W6 ~- j! n! ^$ K
9 ]" e4 M- S8 |! l1 i3 p第7章 方差分析
7.1 案例18：单因素一元方差分析
% T, l9 Z% {7 G/ u" Z. |7.1.1 单因素一元方差分析的MATLAB实现
6 Q- @& N/ m1 Z( G; J- m. B7.1.2 案例分析
7 @# {( h/ i7 a. ?0 E7.2 案例19：双因素一元方差分析
9 I; e+ d# L2 n3 B, S( j1 V7.2.1 双因素一元方差分析的MATLAB实现
7.2.2 案例分析
7.3 案例21：多因素一元方差分析
7.3.1 多因素一元方差分析的MATLAB实现
: E8 I4 a: H* e$ @" i; j7.3.2 案例分析一
; V9 h5 N: d; P7.3.3 案例分析二
7.4 案例20：单因素多元方差分析
% J) r- P" |% r& u) m7.4.1 单因素多元方差分析的MATLAB实现
. o) L: V/ M: T+ x5 y4 v1 a8 w7.4.2 案例分析
" g$ y* s8 M7 X; v2 c8 m7.5 案例22：非参数方差分析
$ U0 l2 @% X4 l" T7.5.1 非参数方差分析的MATLAB实现
7.5.2 Kruskal-Wallis检验的案例分析
" ]1 w/ F+ F, J3 e$ [+ `! B' G, @7.5.3 Friedman检验的案例分析
% |4 V/ d2 |" P2 c- Z0 j
$ y6 ?! z8 [. B! s; |第8章 数据拟合
; G7 _$ ^( W& e* r9 q* y; _6 A3 N% m8.1 案例23：一元线性回归分析
8.1.1 数据的散点图
2 {4 q  f2 f% g9 q8.1.2 调用regress函数作一元线性回归分析
. j5 y9 T+ a; K3 J( _4 C1 q7 B8.1.3 调用regstats函数作一元线性回归分析
+ `7 o- ^  S- T$ ~  T5 h/ f8.1.4 调用robustfiti函数作稳健回归
. a5 k1 M* H, ~' _* N+ y8.2 案例24：一元非线性回归分析
8.2.1 数据的散点图
) V# L7 G& o+ A7 n: `! p8.2.2 调用nlinfit函数作一元非线性回归分析
8.2.3 利用曲线拟合工具cftool作一元非线性拟合
8.3 案例25：多重回归分析
8.3.1 调用自编reglm函数作多重回归分析
* `! S1 b) u- W0 T& Z- m8.3.2 调用stepwise函数作逐步回归

第9章 聚类分析
9.1 聚类分析简介
9.1.1 距离和相似系数
9.1.2 系统聚类法
9.1.3 K均值聚类法
9 p- v, @4 v% T9.1.4 模糊C均值聚类法
9.2 案例26：系统聚类法的案例分析
5 k! f8 Q8 C: x7 I5 e9.2.1 系统聚类法的MATLAB函数
6 o4 I$ y6 e& [# G6 ?2 B9.2.2 样品聚类案例
6 H) g6 O0 h2 I3 ]9.2.3 变量聚类案例
9.3 案例27：K均值聚类法的案例分析
9 m! A: I4 D! {9.3.1 K均值聚类法的MATLAB函数
9.3.2 K均值聚类法案例
9.4 案例28：模糊C均值聚类法的案例分析
9.4.1 模糊C均值聚类法的MATLAB函数
' k8 q9 q, N4 G, V2 b6 f3 k9.4.2 模糊C均值聚类法案例

6 n1 s: V' M; \3 r4 r6 V第10章 判别分析
10.1 判别分析简介
- }6 b: v) m( P' u. z3 a! {) w10.1.1 距离判别
/ \. e) T4 g. |& J" A) v" S10.1.2 贝叶斯判别
10.1.3 Fisher判别
10.2 案例29：距离判别法的案例分析
10.2.1 classify函数
10.2.2 案例分析
10.3 案例30：贝叶斯判别法的案例分析
9 [# i3 w2 [1 g) [  [$ \/ A10.3.1 NaiveBayes类
10.3.2 案例分析
+ r! e2 G" y1 a4 U- u; _10.4 案例31：Fisher判别法的案例分析
10.4.1 Fisher判别分析的MATLAB实现
$ r/ B, C% |* M% K' k10.4.2 案例分析

第11章 主成分分析
11.1 主成分分析简介
11.1.1 主成分分析的几何意义
1 O  \, j: N7 C+ v7 C11.1.2 总体的主成分
11.1.3 样本的主成分
11.1.4 关于主成分表达式的两点说明
5 x) {( {8 w8 G11.2 主成分分析的MATLAB函数
- D5 p/ a- M2 R) w9 x# H11.2.1 pcacov函数
) u, V3 l: {+ ^  D% a! }11.2.2 princomp函数
7 O1 d$ J' }& Z# H9 }; i11.2.3 pcarcs函数
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
11.3.1 调用pcacov函数作主成分分析
9 ?! F: q! e, E7 @# r  O6 Z11.3.2 结果分析
11.4 案例33：从样本观测值矩阵出发求解主成分
11.4.1 调用princomp函数作主成分分析
* E) h# u. `+ Q  \1 x2 e; B11.4.2 结果分析
11.4.3 调用pcares函数重建观测数据
+ h, d7 w+ C" f
第12章 因子分析
! I# q! x$ C! s7 s8 A: g: }* b: y$ J12.1 因子分析简介
12.1.1 基本因子分析模型
# L4 G: i7 T) R$ \12.1.2 因子模型的基本性质
12.1.3 因子载荷阵和特殊方差阵的估计
12.1.4 因子旋转
12.1.5 因子得分
12.1.6 因子分析中的正teywood现象
12.2 因子分析的MATLAB函数
6 \9 V3 U8 Y8 N7 l12.3 案例34：基于协方差矩阵或相关系数矩阵的因子分析
12.4 案例35：基于样本观测值矩阵的因子分析
( l8 W( N, l* b0 n- q12.4.1 读取数据
& f+ T! H# q8 v9 g  Q( Y12.4.2 调用factoran数作因子分析

0 ]4 O0 W; {* c( T6 W) E- Q附录A 图像处理中的统计应用案例
A.1 案例36：基于图像资料的数据重建与拟合
1 L* D9 [+ q, q  L$ gA.1.1 案例描述
A.1.2 重建图像数据
/ f- a8 W- C0 O% a1 g9 @( `; |- h, I. DA.1.3 曲线拟合
* G1 y& s/ p  L) J2 EA.2 案例37：基于K均值聚类的图像分割
A.2.1 灰度图像分割案例
A.2.2 真彩图像分割案例
& C$ E. ^* t; p+ x9 hA.3 案例38：基于中位数算法的运动目标检测
! K8 G9 p2 B3 C* h1 F3 W3 X) g/ H& @4 GA.3.1 案例描述
A.3.2 中位数算法原理
% ~" {6 d" Z6 B! O" ~A.3.3 本案例的MATLAB实现一
) f+ t$ i& ]* W- v: Q/ ^7 r) [& GA.3.4 本案例的MATLAB实现二
A.4 案例39：基于贝叶斯判别的手写体数字识别
! S  i! f. L% f2 e: WA.4.1 样本图片的预处理
A.4.2 创建朴素贝叶斯分类器对象
A.4.3 判别效果
A.5 案例40：基于主成分分析的图像压缩与重建
A.5.1 基于主成分分析的图像压缩与重建原理
A.5.2 图像压缩与重建的MATLAB实现
: z- ^' d% M" q! E3 v4 X. R/ X' e附录B MATLAB统计工具箱函数大全
8 N. ]5 M' q4 u7 ~参考文献

) l& |; s8 S$ n# C  P# C& Y( ehttp://yunpan.cn/QaypQGgIZb2iv （提取码：999a）
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