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

  I4 n* D. y/ n内容提要:
7 @% O4 a& ^$ Z: w( V% n/ h/ _7 F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。
  X; G9 X2 r1 \2 e1 U5 Q
4 H. l% n; s% M% v编辑推荐
3 z/ s4 L) ~2 s2 |- M! M《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
+ i; m6 Z# a' u% S8 t: l第1章 利用MATLAB生成Word和Excel文档
: u$ Q) O/ g2 \5 m1.1 组件对象模型(COM)
2 ~* m+ C0 \' q; J1.1.1 什么是CoM
1.1.2 CoM接口
1.2 MATLAB中的ActiveX控件接口技术
1.2.1 actxcontrol函数
6 S8 J6 l* Q8 |. P1 C. {: ~1.2.2 actxcontrollist函数
& J9 c! g, A( T3 c1.2.3 actxcontrolselect函数
1.2.4 actxserver函数
% X7 G4 g% u- R1.2.5 利用MATLAB调用COM对象
+ z: \: T. S; R+ S1.2.6 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 h' c7 `5 \0 l' ]6 f2 [" d9 a1.3.1 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
/ g! ~5 {. M0 g; j# N0 @' ]# g1.3.5 保存文档
1.3.6 完整代码
) h5 \6 q2 \4 @- v; e1.4 案例2：利用MATLAB生成Excel文档
  y9 ]9 ]9 ]( V+ E/ U5 {2 L& H0 P1.4.1 调用actxserver函数创建MicrosoftExcel服务器
2 b3 E0 ~6 i( s1.4.2 新建Excel工作簿
1.4.3 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
1.4.6 选取工作表区域
1.4.7 设置行高和列宽
) P3 Z+ H* {2 [+ z9 O* v7 m2 {1.4.8 合并单元格
3 g( v' F1 s5 |! X9 s( B4 ?2 c0 [1.4.9 边框设置
1.4.10 设置单元格对齐方式
7 H' l  o) D3 ?0 q( X4 `1.4.11 写入单元格内容
4 k5 G! N$ D$ L$ j. W$ }$ t9 E1.4.12 插入图片
1.4.13 保存工作簿
4 t  d9 `2 [4 U! W2 [1.4.14 完整代码

第2章 数据的导入与导出
2.1 案例3：从TXT文件中读取数据
/ k. I3 L( B$ L7 i1 w3 C2.1.1 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
; I( H1 V0 k; w/ {/ b$ k2.2 案例4：把数据写入TXT文件
5 R1 ~1 _. e# Y$ u. G' T4 O9 \2.2.1 调用dlmread函数写入数据
2.2.2 调用fprintf函数写入数据
7 U! I5 o0 V" {0 g- B5 A  L$ g& W2.3 案例5：从Excel文件中读取数据
* y! X0 S$ ^0 w3 t8 j. }2.3.1 利用数据导入向导导入Excel文件
8 a+ r/ Z: U9 M; I) y2.3.2 调用xlsread函数读取数据
2.4 案例6：把数据写入Excel文件

2 o% `. ]4 }* P, k第3章 数据的预处理
0 ?+ n! W9 ?3 K' q9 }+ _3.1 案例7：数据的平滑处理
. N, x+ H/ a1 E  A% \3.1.1 smooth函数
3.1.2 smoothts函数
( Q- L/ G- Y4 O; f+ s; y- E3.1.3 medfiltl函数
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
3.3.2 极差归一化变换的MATLAB实现
3 R# s3 o% J2 c  m# ^$ T$ d
% o3 ]* R* ~# ]: y# n0 {( V3 F+ g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
% z! B8 A4 m  ?) F6 d# v3 ?$ L4.1.2 RandStream类
4.1.3 常见一元分布随机数
4.1.4 任意一元分布随机数
6 X3 h2 w- N1 M! k, p" ?2 U8 w/ z4.2 案例11：生成多元分布随机数
4.3 案例12：蒙特卡洛方法
& m: t/ _1 H9 I9 q) b6 E: q4.3.1 有趣的蒙提霍尔问题
4.3.2 抽球问题的蒙特卡洛模拟
4.3.3 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

第5章 参数估计与假设检验
- }1 {8 r% ]' c1 S& e5.1 案例13：常见分布的参数估计
5.2 案例14：正态总体参数的检验
$ M+ Q9 a" `- j1 i7 g* E5 `5.2.1 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
& G7 y9 G" x4 B4 {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 H; R* u. U5.3 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
/ Q: U; J; j* s4 M0 I5.3.5 最终结论
5.4 案例16：核密度估计
5.4.1 经验密度函数
5 f: ~& H2 M% m% |3 l" q; g; |7 t8 q5.4.2 核密度估计
8 x& i; i. J+ l% x$ z/ }5.4.3 核密度估计的MATLAB实现
5.4.4 核密度估计的案例分析
( e" Q( ^: K2 v
! e( j! o& \" w8 _. Z第6章 Copula理论及应用实例
6.1 Copula函数的定义与基本性质
( N/ G' h4 S5 \) B6 R' O* f5 L6.1.1 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
! r: _+ E' J6 H8 k2 n5 O6.2 常用的Copula函数
" H2 B  R, W; a! ?1 K4 s6.2.1 正态Copula函数
- u! o7 J4 G) o  l# A8 Q: H; M6.2.2 τ-Copula函数
1 _/ w8 P& j3 Q' f6.2.3 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
$ U! f6 m0 I1 q) I- [6.3.3 Spearman秩相关系数ps
6.3.4 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
1 T' F* o1 k# p: N. D4 B. A6.4.1 案例描述
2 m( X% I: J+ x8 ]/ j# ~, a! r/ S( ]6.4.2 确定边缘分布
, G8 Z: d1 s( m5 H! n: V$ b6.4.3 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
% y& x- U9 w6 b9 O1 a6.4.6 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
6 {+ _6 q2 m2 Q$ I& u& x) W7.1.1 单因素一元方差分析的MATLAB实现
7.1.2 案例分析
3 l/ q5 w4 b/ k$ F1 q! ~. c7.2 案例19：双因素一元方差分析
: E3 V+ R1 K3 x9 _* S7.2.1 双因素一元方差分析的MATLAB实现
; U3 Z; d  f, v2 L8 N( R5 V/ U7.2.2 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
7.3.2 案例分析一
7.3.3 案例分析二
7.4 案例20：单因素多元方差分析
( B1 M" b% G$ u* [7.4.1 单因素多元方差分析的MATLAB实现
  s9 Y: \7 ?6 u4 \3 e2 U1 S9 a9 Q7.4.2 案例分析
# y6 ?2 H& d; Z% w/ u7 E6 n2 j/ R# y7.5 案例22：非参数方差分析
7.5.1 非参数方差分析的MATLAB实现
' u3 K7 a( L& k3 }- t5 c7.5.2 Kruskal-Wallis检验的案例分析
/ i8 o. j: Z! ?. R5 `7.5.3 Friedman检验的案例分析

第8章 数据拟合
8.1 案例23：一元线性回归分析
# \2 K6 L1 `1 I9 p# D" j  m3 N8.1.1 数据的散点图
7 w6 ]. t  H1 W& C* z8.1.2 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
8.2 案例24：一元非线性回归分析
8.2.1 数据的散点图
/ |' j( ]1 e) z5 H0 B# N8.2.2 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
& e& H, i+ Z- K8.3 案例25：多重回归分析
9 Y& Z2 D: \- n/ c5 `! m. W" ~) G8.3.1 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
8 P$ k# a! D% E8 u9.1.1 距离和相似系数
( A+ ^* @' g% `  D( c3 U* v& F9.1.2 系统聚类法
9.1.3 K均值聚类法
' F) I: P+ L. z2 p9.1.4 模糊C均值聚类法
8 ~, X' B( i  K) ?6 T9.2 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
9.2.3 变量聚类案例
# R1 U0 M- z8 m. _& w9.3 案例27：K均值聚类法的案例分析
9.3.1 K均值聚类法的MATLAB函数
0 W3 \! ^- Q* f$ F9 j) L9 F' g* `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
: `/ G5 k+ N6 J9.4.2 模糊C均值聚类法案例
( R  @5 A; q9 q3 @. k4 E
$ y. M" u  K+ b8 W' N" J& {  a第10章 判别分析
10.1 判别分析简介
10.1.1 距离判别
+ ^- i' i9 \: z6 ]6 p2 S; r1 {" d10.1.2 贝叶斯判别
4 q. e  H6 ?; F! }% Q/ e+ y: W10.1.3 Fisher判别
10.2 案例29：距离判别法的案例分析
' q2 m8 ^7 c- H7 l10.2.1 classify函数
10.2.2 案例分析
+ c- z/ _" Y6 |* [8 b10.3 案例30：贝叶斯判别法的案例分析
4 r& O) |2 v) W10.3.1 NaiveBayes类
10.3.2 案例分析
10.4 案例31：Fisher判别法的案例分析
6 [6 g6 S% O( t* e5 Y! ~10.4.1 Fisher判别分析的MATLAB实现
. d) N+ d3 t1 n1 B$ Z10.4.2 案例分析

0 {1 a$ k$ V+ `/ l- f% `第11章 主成分分析
6 R% Z$ B# n: k( c9 B. u11.1 主成分分析简介
11.1.1 主成分分析的几何意义
) K; E+ B: p3 m% o9 u11.1.2 总体的主成分
11.1.3 样本的主成分
  K: h! L2 K6 X& T8 Y1 f11.1.4 关于主成分表达式的两点说明
, ^4 c# f* M" [6 `  D11.2 主成分分析的MATLAB函数
$ l5 q  o" c, @$ p' w5 C1 O  Q* m11.2.1 pcacov函数
11.2.2 princomp函数
4 B9 R. f# _4 h5 d11.2.3 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
% B/ e9 U, e* J) J: E0 B3 X11.3.2 结果分析
11.4 案例33：从样本观测值矩阵出发求解主成分
. a: B7 C' P+ G- E11.4.1 调用princomp函数作主成分分析
8 m! R: G& p! g6 E# a4 j0 B' h$ E11.4.2 结果分析
11.4.3 调用pcares函数重建观测数据
- p! L0 ?7 V; a0 H7 H
1 u6 L3 K0 u4 }4 R7 b% F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
( q: B$ L" O+ j' d$ w) g7 A12.1.3 因子载荷阵和特殊方差阵的估计
12.1.4 因子旋转
7 D" @, C* a5 e2 Z4 \5 w9 o12.1.5 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 P; \5 b# ^, \1 @12.3 案例34：基于协方差矩阵或相关系数矩阵的因子分析
6 N, B; z2 [, M: {% ]* Y, ~12.4 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

, m5 w$ G" d7 D& g  u附录A 图像处理中的统计应用案例
  T! |! X. S& h- U+ `! p9 d: zA.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
& p1 h2 M; A9 i" f7 E6 `) qA.1.2 重建图像数据
A.1.3 曲线拟合
# Z9 g, C( o9 A. l  I. XA.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
( b1 T5 n. {1 n, A& ]! nA.2.2 真彩图像分割案例
  C+ C6 i, m4 G9 X* iA.3 案例38：基于中位数算法的运动目标检测
A.3.1 案例描述
: [1 O* `4 U' c1 ^, q! @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
' f" K1 L, Z5 x. p8 T* c' H! r1 VA.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
0 g5 \* O6 v6 H$ P- e2 R( Z" f+ U' h. dA.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
- `( d: Q0 j9 [4 R, e9 kA.5.1 基于主成分分析的图像压缩与重建原理
8 I/ }/ e. c, U( I0 _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
3 Z7 ^5 [6 g/ s) }; Y! r参考文献

3 y# G, L3 T- R5 thttp://yunpan.cn/QaypQGgIZb2iv （提取码：999a）

wr1996

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