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

内容提要:
; p' K/ }- S3 z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。

, i+ n8 ]" k8 \0 T) b. D+ c. w编辑推荐
《MATLAB统计分析与应用:40个案例分析》为MATLAB开发实例系列图书。
' I3 k' _6 t6 C7 T" n/ e目录
第1章 利用MATLAB生成Word和Excel文档
1.1 组件对象模型(COM)
0 x! I  o8 I1 H0 ~) D+ N9 k1.1.1 什么是CoM
0 F) S8 c6 `/ U) D. @$ ~$ l% @1.1.2 CoM接口
1.2 MATLAB中的ActiveX控件接口技术
1.2.1 actxcontrol函数
1.2.2 actxcontrollist函数
! V8 V. W  M% X. a9 ?; \1.2.3 actxcontrolselect函数
1.2.4 actxserver函数
' ^( k% K. Z7 `2 u1.2.5 利用MATLAB调用COM对象
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
& a+ R% }6 a0 W, T! t1.3.2 建立Word文本文档
5 R/ c  B( m- v& b5 F# ~1 z1.3.3 插入表格
& h; f( C) T) P1.3.4 插入图片
1.3.5 保存文档
1.3.6 完整代码
1.4 案例2：利用MATLAB生成Excel文档
0 u9 |: X0 @' O# y' Q5 V. P! f1.4.1 调用actxserver函数创建MicrosoftExcel服务器
$ H. j3 U5 z7 _9 _) g6 n+ R1.4.2 新建Excel工作簿
1.4.3 获取工作表对象句柄
& E. }8 T* K, J6 J3 Y1.4.4 插入、复制、删除、移动和重命名工作表
1.4.5 页面设置
5 e) C- F  n- V: i1.4.6 选取工作表区域
1.4.7 设置行高和列宽
1.4.8 合并单元格
3 q8 y% z5 d  R8 C$ G5 [0 N1.4.9 边框设置
1.4.10 设置单元格对齐方式
1.4.11 写入单元格内容
, D1 z) a( M' W7 p- V3 W) j) c1.4.12 插入图片
1.4.13 保存工作簿
% C* ~- D, V( ?& y3 ]! f0 ?1.4.14 完整代码

第2章 数据的导入与导出
+ J% V9 _. ~4 [# {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
5 r& E: _$ b8 X+ S. Q7 z2.1.2 调用高级函数读取数据
2.1.3 调用低级函数读取数据
" q. Q/ x4 H2 X! R  P2.2 案例4：把数据写入TXT文件
; D: `# W( R& g2.2.1 调用dlmread函数写入数据
2.2.2 调用fprintf函数写入数据
$ i7 M6 ^  I: }0 H- U' g2.3 案例5：从Excel文件中读取数据
7 [1 P0 `8 Z8 k4 E0 v2.3.1 利用数据导入向导导入Excel文件
! l+ ?( k! {2 C& {; O: y3 h2.3.2 调用xlsread函数读取数据
2.4 案例6：把数据写入Excel文件

第3章 数据的预处理
3.1 案例7：数据的平滑处理
3.1.1 smooth函数
3.1.2 smoothts函数
2 i- e. p8 f: \( ~- j3.1.3 medfiltl函数
3.2 案例8：数据的标准化变换
* H% N5 c, W0 Y' ]8 q9 W) z6 p& S3.2.1 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
3.3.2 极差归一化变换的MATLAB实现

" Q# R" O" b' P' S第4章 生成随机数
4.1 案例10：生成一元分布随机数
4.1.1 均匀分布随机数和标准正态分布随机数
$ J% W& |- z. d1 Z3 N+ z  u& b4.1.2 RandStream类
! n, A, T, M9 j. _( X8 F7 O4.1.3 常见一元分布随机数
2 d' d9 o4 D* x0 u. g# K- V5 p4.1.4 任意一元分布随机数
4.2 案例11：生成多元分布随机数
. a+ ~2 ~5 Z1 N/ c. A8 B7 d& `4.3 案例12：蒙特卡洛方法
4.3.1 有趣的蒙提霍尔问题
6 f& {3 N" C0 g4.3.2 抽球问题的蒙特卡洛模拟
/ ]) v9 {# H$ r4.3.3 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

) [& r  J; }: q( G3 F( x7 [  Q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
# I9 f7 L: I2 @" t3 h1 E, p5.2 案例14：正态总体参数的检验
. T- U1 }. [1 d/ t& E+ m5.2.1 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
5.2.5 总体均值未知时的两个正态总体方差的比较检验
5.3 案例15：分布的拟合与检验
$ k; g8 ?: z# o6 s5.3.1 案例描述
4 P8 Z. K% y- ]% v% H- U5.3.2 描述性统计量
5.3.3 统计图
5.3.4 分布的检验
5.3.5 最终结论
8 y) k4 Q5 J' m4 J! ^  i5.4 案例16：核密度估计
5.4.1 经验密度函数
: c- S5 m3 D* [9 `6 ?5.4.2 核密度估计
5.4.3 核密度估计的MATLAB实现
0 d$ b8 ~2 B. [& T# J2 Z: B5.4.4 核密度估计的案例分析

" R8 B& y- {6 \第6章 Copula理论及应用实例
" ?) K3 q0 L0 U- r6.1 Copula函数的定义与基本性质
0 k5 P. X$ e! F1 p3 Z5 R6.1.1 二元Copula函数的定义及性质
8 J$ I( B1 E& l0 o/ Q; t. B5 y$ t6.1.2 多元Copula函数的定义及性质
' y6 D3 j8 z: _- |4 V3 ]+ l6.2 常用的Copula函数
: p- e3 Z/ T1 @  ]5 _0 ^) U6 W6.2.1 正态Copula函数
- F5 a3 K- s! [: p9 [; q& T! p6.2.2 τ-Copula函数
6.2.3 阿基米德Copula函数
9 x# x, n1 ]# R8 d4 y6.3 Copula函数与相关性度量
6.3.1 Pearson线性相关系数r
% D4 C2 c: F2 p& q, H% Z6.3.2 Kcndau秩相关系数τ
% [7 M) p! I6 g7 T( B/ L# d+ A6.3.3 Spearman秩相关系数ps
# Z; Q5 Q- t3 I9 T/ M7 Q$ d6.3.4 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
2 J) T& ^4 E9 P9 B6 y  O  e6.4 案例17：沪深股市日收益率的二元Copula模型
5 g5 `$ n6 g! c3 L6.4.1 案例描述
9 d1 v# S, k# Y7 d4 c6 D, C6.4.2 确定边缘分布
: j  ?0 y/ y  I3 O1 H6.4.3 选取适当的Copula函数
: a- z" u/ c. f+ O6.4.4 参数估计
% b# t$ b1 W2 N. s% j# G6.4.5 与Copula有关的MATLAB函数
6.4.6 案例的计算与分析

第7章 方差分析
7.1 案例18：单因素一元方差分析
7.1.1 单因素一元方差分析的MATLAB实现
7.1.2 案例分析
7.2 案例19：双因素一元方差分析
2 L: i0 X+ g- i7.2.1 双因素一元方差分析的MATLAB实现
7.2.2 案例分析
: ]! C: r6 @, Z' i6 E) b( ?# h7.3 案例21：多因素一元方差分析
1 m: j& u( c; w7.3.1 多因素一元方差分析的MATLAB实现
0 c. ^& I! l! P, L2 I+ d! E7.3.2 案例分析一
5 D+ w3 g* u5 J) Z2 w+ t7.3.3 案例分析二
7.4 案例20：单因素多元方差分析
# U/ V8 R" o6 L& d7.4.1 单因素多元方差分析的MATLAB实现
7.4.2 案例分析
$ D- E  M7 G: Q' [  h* ~% V7.5 案例22：非参数方差分析
$ C' i2 |0 V1 Y: [5 l. X3 j9 J: d) e4 l7.5.1 非参数方差分析的MATLAB实现
) A/ P2 d- a: V, S/ Z7.5.2 Kruskal-Wallis检验的案例分析
5 }$ ^4 ~, p6 I: d7.5.3 Friedman检验的案例分析
- j8 v+ q# x; x8 X& v0 Z! m
第8章 数据拟合
8 o" f! R6 a9 L6 N8.1 案例23：一元线性回归分析
8.1.1 数据的散点图
) z9 T  A4 @  x0 O8.1.2 调用regress函数作一元线性回归分析
8.1.3 调用regstats函数作一元线性回归分析
8.1.4 调用robustfiti函数作稳健回归
& J8 X, ^6 M+ R' P  L8.2 案例24：一元非线性回归分析
3 f, M" `( C1 y: t9 Q" ]9 c' k8.2.1 数据的散点图
. J4 b. A+ h( w# @8.2.2 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
8.3.2 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
/ p' i7 R! ^5 e9.1.2 系统聚类法
9.1.3 K均值聚类法
+ {& t: Z0 }  G6 l/ K0 J9.1.4 模糊C均值聚类法
9.2 案例26：系统聚类法的案例分析
9.2.1 系统聚类法的MATLAB函数
9.2.2 样品聚类案例
' a9 o* L. E8 g3 N$ z' ~2 i, _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
/ W7 F' c) U; ]) g! V9.3.1 K均值聚类法的MATLAB函数
9.3.2 K均值聚类法案例
/ n  r  H- y3 j* ]( P9.4 案例28：模糊C均值聚类法的案例分析
3 U8 O- n1 ~" d2 `; k9.4.1 模糊C均值聚类法的MATLAB函数
, }) v; @+ z" @6 J9.4.2 模糊C均值聚类法案例
# Y5 q9 Y0 X4 E% [+ ]& O& d% F' }
) W. O' z- F9 G! u- d" y8 E第10章 判别分析
3 v( v4 N5 d" m) k10.1 判别分析简介
10.1.1 距离判别
. B+ t# R8 n  f# k& o* X& k- J10.1.2 贝叶斯判别
9 h- u1 q1 I% R3 T& R1 o* f7 w10.1.3 Fisher判别
10.2 案例29：距离判别法的案例分析
& H4 C# }" h) E( W10.2.1 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
8 N2 `, ^8 w" Y, ?9 P10.3.1 NaiveBayes类
$ e) P8 i+ U% ~10.3.2 案例分析
: P0 {/ @3 r6 `# Z# D7 `! [& a" ?10.4 案例31：Fisher判别法的案例分析
: M: x+ c$ `( k( H  F10.4.1 Fisher判别分析的MATLAB实现
# y9 C  R0 E' p# c* V* }; Y10.4.2 案例分析

3 b9 a6 l$ t( E  X1 \第11章 主成分分析
11.1 主成分分析简介
7 Y* p' K; ~1 G' X11.1.1 主成分分析的几何意义
11.1.2 总体的主成分
* Y3 {2 C0 U# B* `11.1.3 样本的主成分
8 i! \1 {* l  B  l11.1.4 关于主成分表达式的两点说明
( f; Y2 _4 ^, z% G+ K, W& }' B" S11.2 主成分分析的MATLAB函数
. Z! R; m8 Q$ f6 U11.2.1 pcacov函数
5 M, M7 c/ g3 x: Q6 k' j4 _. b11.2.2 princomp函数
' U& W$ T; [3 ?% P$ f11.2.3 pcarcs函数
! W2 B* k2 d8 Y9 [! j11.3 案例32：从协方差矩阵或相关系数矩阵出发求解主成分
: t/ O' K/ m( ?1 {( L/ R. T7 a11.3.1 调用pcacov函数作主成分分析
2 ]* y5 a% a% P) q# y- o11.3.2 结果分析
11.4 案例33：从样本观测值矩阵出发求解主成分
) T" Z. Y' j) t# I0 K0 B; J7 O: ^11.4.1 调用princomp函数作主成分分析
11.4.2 结果分析
11.4.3 调用pcares函数重建观测数据

# h# I7 [! f( X1 E: K8 G第12章 因子分析
12.1 因子分析简介
12.1.1 基本因子分析模型
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
/ C2 Y5 T8 X  L- |; h12.1.4 因子旋转
12.1.5 因子得分
- l3 M; T) I; i" \12.1.6 因子分析中的正teywood现象
12.2 因子分析的MATLAB函数
: a- g, C: `7 v7 D12.3 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
4 G* f, J- f8 C9 Q9 I12.4.1 读取数据
12.4.2 调用factoran数作因子分析

附录A 图像处理中的统计应用案例
# W5 _! F( Y1 k) XA.1 案例36：基于图像资料的数据重建与拟合
A.1.1 案例描述
A.1.2 重建图像数据
A.1.3 曲线拟合
A.2 案例37：基于K均值聚类的图像分割
% q) d+ n+ {6 D( c: GA.2.1 灰度图像分割案例
" `/ A" m5 ]3 o/ ~% yA.2.2 真彩图像分割案例
, O5 y5 [3 L2 I0 ~7 f* X( |  ^+ l0 \A.3 案例38：基于中位数算法的运动目标检测
( B- |# _' x) Z  ^A.3.1 案例描述
A.3.2 中位数算法原理
A.3.3 本案例的MATLAB实现一
A.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
A.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
2 e# t( a$ f- n4 g' x- k  D5 z0 `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
8 K; G) M0 |. j- @A.5.2 图像压缩与重建的MATLAB实现
附录B MATLAB统计工具箱函数大全
# X0 z7 W8 T- h5 }$ [8 u参考文献

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wr1996

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