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

3 d: l6 m/ h+ o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。

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。
目录
第1章 利用MATLAB生成Word和Excel文档
# I6 W- J4 r" d1.1 组件对象模型(COM)
8 S  F7 I9 }3 s( N- Q3 K, h) X9 f1.1.1 什么是CoM
1.1.2 CoM接口
# _' m: u6 f* o: Z& O5 E1.2 MATLAB中的ActiveX控件接口技术
0 `0 w) I0 u: F: f$ Y1.2.1 actxcontrol函数
# E5 ?! s2 t) r. i0 \# M3 D1.2.2 actxcontrollist函数
1.2.3 actxcontrolselect函数
: ^" v3 b# o$ m1.2.4 actxserver函数
* d4 g6 i5 m6 _4 l1.2.5 利用MATLAB调用COM对象
8 E8 l0 c9 p0 ^6 r" I4 D6 P1.2.6 调用actxserver函数创建组件服务器
6 V4 \, n- z6 }/ K1.3 案例1：利用MATLAB生成Word文档
3 D5 n2 n. x7 S2 J' z. N. U1.3.1 调用actxserver函数创建MicrosoftWord服务器
1.3.2 建立Word文本文档
6 g/ `8 Q; A( d/ Q' x# t! `; g( c$ f1.3.3 插入表格
2 H; i7 P7 R& w0 Z3 ?1.3.4 插入图片
1.3.5 保存文档
1.3.6 完整代码
: U2 L" U1 u. I" o; E# M1.4 案例2：利用MATLAB生成Excel文档
1.4.1 调用actxserver函数创建MicrosoftExcel服务器
1.4.2 新建Excel工作簿
& I) x9 d9 o. X, 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
1.4.5 页面设置
; D7 ~/ n6 b; {! T) A4 M. J8 j1.4.6 选取工作表区域
1.4.7 设置行高和列宽
, N7 \2 w$ D4 _) R' H2 W/ F& [1.4.8 合并单元格
3 A# a, V- E+ b) P9 c# h1.4.9 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
0 g. L  m0 P) D2 R8 k1.4.12 插入图片
1 e; C' U1 |/ e+ r- E+ p' o1.4.13 保存工作簿
! n" C. U9 D0 H/ f4 k1.4.14 完整代码
( K$ J- @2 c7 R; e" M9 I
6 {. i# |2 M6 X( |: d/ D6 x- x% q第2章 数据的导入与导出
( b" B1 y# u9 W/ g; M) h2.1 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
2.1.3 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
/ J- V# l5 y- t* R9 S2.2.2 调用fprintf函数写入数据
2.3 案例5：从Excel文件中读取数据
1 Y% D8 j: w+ L$ {2 j2.3.1 利用数据导入向导导入Excel文件
2.3.2 调用xlsread函数读取数据
, X6 Z! U7 g$ L+ v2.4 案例6：把数据写入Excel文件
" n7 R* W1 I1 F" K& `
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
. c+ U! Z8 ^4 V% b* B; F0 a. j# P, m3.1.3 medfiltl函数
3.2 案例8：数据的标准化变换
" B  @' {' O5 O* q+ x2 W! T& p3.2.1 标准化变换公式
6 {; g% W' u/ S3.2.2 标准化变换的MATLAB实现
1 y9 b! B) `* K: {6 D3.3 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

第4章 生成随机数
: l! n0 d- ?; h1 C2 i4.1 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
( w* y& R  R4 H4.1.2 RandStream类
0 \4 P4 A# I) d3 c4.1.3 常见一元分布随机数
4.1.4 任意一元分布随机数
4.2 案例11：生成多元分布随机数
4.3 案例12：蒙特卡洛方法
8 _1 V8 |# x# x5 X3 s3 j  {! ^$ F4.3.1 有趣的蒙提霍尔问题
. B  @( x4 V8 ^7 I6 V+ s8 Z4.3.2 抽球问题的蒙特卡洛模拟
( ]& a5 s3 _( D4 k1 I8 ]: m2 Z5 }4.3.3 用蒙特卡洛方法求圆周率
( i: N) r2 L9 X7 K6 ?# }2 k4.3.4 用蒙特卡洛方法求积分
4.3.5 街头骗局揭秘
& b4 \8 x' W" L% r1 y0 ]6 L7 q& P
: D% f1 {1 ~) @) F第5章 参数估计与假设检验
/ q; Z5 T0 H" L5.1 案例13：常见分布的参数估计
  P& c$ ^( F% L# ?) L5.2 案例14：正态总体参数的检验
& X1 V. Z" T4 t5.2.1 总体标准差已知时的单个正态总体均值的检验
% n, N! k4 z0 ^: g9 s: o6 E5.2.2 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
; n% n( p3 h: _$ K6 ]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
+ }$ W5 x2 W' I8 U: E; |7 B3 v7 Z5.3 案例15：分布的拟合与检验
; ?7 R# L0 t5 G7 E" f9 p5.3.1 案例描述
5.3.2 描述性统计量
/ I  w2 D! v: g! m8 C5.3.3 统计图
/ H1 ?: L5 A0 E  T! a5.3.4 分布的检验
5.3.5 最终结论
5.4 案例16：核密度估计
5.4.1 经验密度函数
, \' a8 d( h! v6 b5.4.2 核密度估计
5.4.3 核密度估计的MATLAB实现
* l& d4 m' i! o4 o/ g1 f5 a6 w5.4.4 核密度估计的案例分析
9 R  k) M8 J7 ~! c6 `. j! z% T" g7 U
第6章 Copula理论及应用实例
# Z3 e2 y3 ]2 s: ~6.1 Copula函数的定义与基本性质
6.1.1 二元Copula函数的定义及性质
! j: ~3 H- [+ V9 F1 ~* M) S6.1.2 多元Copula函数的定义及性质
/ F- b, t) k9 t0 w! Z6.2 常用的Copula函数
+ n0 b, I. _3 t6.2.1 正态Copula函数
1 j4 a$ I/ y5 l6.2.2 τ-Copula函数
6.2.3 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
/ V1 G+ O; T3 d/ p  }6.3.3 Spearman秩相关系数ps
" h7 r: m. x" c! V6 f6.3.4 尾部相关系数又
6.3.5 基于Copula函数的相关性度量
) D3 }& h2 s( I9 g2 g) E. j6.3.6 基于常用二元Copula函数的相关性度量
; p* j8 j% E4 ?4 k6 v, V6.4 案例17：沪深股市日收益率的二元Copula模型
7 z' S" Q8 R6 ]) A  r/ |" g6.4.1 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
% ^$ E/ b  r: }, G' Q/ B6.4.6 案例的计算与分析
. s: l, H# |9 x8 u" h
第7章 方差分析
4 j9 G% W5 u9 K$ H  u7.1 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
: M& s- R: S0 T" c7.1.2 案例分析
7.2 案例19：双因素一元方差分析
0 B" t* R; ?  o7.2.1 双因素一元方差分析的MATLAB实现
; J: d/ \( p" B1 W9 `0 L* o7.2.2 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
# I& X; @- B3 S% R; \7.3.2 案例分析一
0 p# M/ l& Z& j6 k7.3.3 案例分析二
: `  ]4 u  V3 l2 N7.4 案例20：单因素多元方差分析
5 E. ^* `* f% I1 q7.4.1 单因素多元方差分析的MATLAB实现
7.4.2 案例分析
& o, J1 [. g- N& U7.5 案例22：非参数方差分析
7.5.1 非参数方差分析的MATLAB实现
( B# \9 n. Y# q- B  q7.5.2 Kruskal-Wallis检验的案例分析
7.5.3 Friedman检验的案例分析

' h- s! w/ A5 _. N0 N2 ^第8章 数据拟合
- {+ F3 R( A8 |! {% u9 `5 L8.1 案例23：一元线性回归分析
8.1.1 数据的散点图
1 Z* J: P4 B1 y3 l+ G& X( y$ u8.1.2 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
1 L) {$ W& U5 R( [8.2 案例24：一元非线性回归分析
8 n% o) o2 ]# c5 o" p  Q8.2.1 数据的散点图
  ?3 `5 z- r6 K7 T( m8.2.2 调用nlinfit函数作一元非线性回归分析
* z* Q; F/ X7 P8.2.3 利用曲线拟合工具cftool作一元非线性拟合
" g1 C/ _1 t6 ]0 N) m; j8.3 案例25：多重回归分析
6 D+ U3 I( M5 W8.3.1 调用自编reglm函数作多重回归分析
) ?/ q. K' L, k5 O8 h4 ^5 i* C5 f7 o8.3.2 调用stepwise函数作逐步回归

第9章 聚类分析
* C- A5 B  ^$ D& J2 g, p) j9.1 聚类分析简介
" @! t0 M* a) V% P" I! R/ G, r- j9.1.1 距离和相似系数
1 i# o9 j7 g0 ?9.1.2 系统聚类法
9.1.3 K均值聚类法
- L3 W6 M! U5 {- b9.1.4 模糊C均值聚类法
7 ~! J. A2 a* e: z( h; Z# ~9.2 案例26：系统聚类法的案例分析
1 I# V" u5 b# L- ]& O' }8 M# x) H9.2.1 系统聚类法的MATLAB函数
9.2.2 样品聚类案例
0 x+ Z0 j9 K7 L; V5 m- u9.2.3 变量聚类案例
9.3 案例27：K均值聚类法的案例分析
7 l- z  ^% \9 |4 B7 x  c9.3.1 K均值聚类法的MATLAB函数
& p8 n# T# N, O; Z! t' j+ c9.3.2 K均值聚类法案例
) ]$ S/ Q- @9 N( g) m9.4 案例28：模糊C均值聚类法的案例分析
  C" o9 M0 Y) H8 ]0 m# c9.4.1 模糊C均值聚类法的MATLAB函数
9.4.2 模糊C均值聚类法案例

6 q5 T. Z6 k5 G$ v第10章 判别分析
) v) V/ V' ^2 U  Q% h10.1 判别分析简介
' F0 _' o# X5 @- o6 @7 ~10.1.1 距离判别
10.1.2 贝叶斯判别
10.1.3 Fisher判别
9 \  B# o  T2 {9 ~( }6 q10.2 案例29：距离判别法的案例分析
6 o2 u" Y( x- I; o) c5 L10.2.1 classify函数
10.2.2 案例分析
. d: ]" q# J: v# v( B* P7 |10.3 案例30：贝叶斯判别法的案例分析
10.3.1 NaiveBayes类
5 e  K: ^8 E& K! }& d: K10.3.2 案例分析
" v9 A+ T* E$ }- ]7 @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
/ e6 _) Z/ h5 m: O! G* ~  G10.4.2 案例分析
+ r) a$ a3 {  d5 B/ S% U
第11章 主成分分析
" v$ Q% M' f! C; l  o9 w11.1 主成分分析简介
11.1.1 主成分分析的几何意义
% L( q( o0 }/ Z" B11.1.2 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
% ^7 b' `/ ?( C11.2 主成分分析的MATLAB函数
11.2.1 pcacov函数
1 o3 K8 R( x' V# ?11.2.2 princomp函数
  T9 @9 n4 @2 W# E3 V: R, J. t11.2.3 pcarcs函数
# N; l% r1 ?. J6 J/ W9 z11.3 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
5 M# v9 _5 H! b- F* ?% u" [11.3.2 结果分析
' ~# u0 h2 O* o+ [: R7 c  h$ K. F- t11.4 案例33：从样本观测值矩阵出发求解主成分
2 q& y( c8 }3 f6 X+ a11.4.1 调用princomp函数作主成分分析
$ t! M8 U3 B: P' j11.4.2 结果分析
11.4.3 调用pcares函数重建观测数据
% p/ K! a. D8 `' w/ {. `
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
, H6 B' `% M0 s12.1.3 因子载荷阵和特殊方差阵的估计
) [  g% i2 i0 W0 ?12.1.4 因子旋转
) i, {" Q  B4 K12.1.5 因子得分
8 H7 i9 L4 q- B; I* w/ [12.1.6 因子分析中的正teywood现象
12.2 因子分析的MATLAB函数
12.3 案例34：基于协方差矩阵或相关系数矩阵的因子分析
# ~0 h+ [4 Z. c8 b( P6 r% J12.4 案例35：基于样本观测值矩阵的因子分析
12.4.1 读取数据
12.4.2 调用factoran数作因子分析
) M& d% N0 q6 o
附录A 图像处理中的统计应用案例
( @5 N/ ]+ Y) HA.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
( K% R/ a# ^3 {' o* E& nA.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
A.2.1 灰度图像分割案例
A.2.2 真彩图像分割案例
A.3 案例38：基于中位数算法的运动目标检测
  L. B9 h. K: i+ b0 z" rA.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
8 E- \" Q2 y- A  h% CA.3.4 本案例的MATLAB实现二
- M; o& c! j) H! H+ x: OA.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
: m/ z" f, x7 c- g9 n) GA.4.2 创建朴素贝叶斯分类器对象
A.4.3 判别效果
$ k1 H+ O; b- ^! S( ?4 I9 F, w7 L* G+ |A.5 案例40：基于主成分分析的图像压缩与重建
: u+ P( l; H" D" I# O' M% ~# dA.5.1 基于主成分分析的图像压缩与重建原理
& Q8 {! ^3 e3 {# G" V3 zA.5.2 图像压缩与重建的MATLAB实现
$ g& }1 S4 [3 q, B& Y- E附录B MATLAB统计工具箱函数大全
4 R3 J0 S/ ~" ?参考文献

http://yunpan.cn/QaypQGgIZb2iv （提取码：999a）

. p# M- g4 \  P. h) G

wr1996

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