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

) G2 p4 R; ^) z$ J- P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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《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
, v' G/ ^. a' m5 M# [! k# r* R1.1 组件对象模型(COM)
1 x) D4 @  a# E! C1.1.1 什么是CoM
0 B' y: V! q2 x1.1.2 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
1.2.3 actxcontrolselect函数
: v. U" o8 w2 d/ M* I$ b1.2.4 actxserver函数
1.2.5 利用MATLAB调用COM对象
5 u. s' m( N/ |: S  u1.2.6 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
' q. Q( G5 g6 V8 t9 o( `1.3.1 调用actxserver函数创建MicrosoftWord服务器
; `9 `/ r; ?, Q2 o  x. K1.3.2 建立Word文本文档
8 `+ K0 N% X% Q1.3.3 插入表格
1.3.4 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
( z2 T- ]! g  C) z  k1.4.1 调用actxserver函数创建MicrosoftExcel服务器
1.4.2 新建Excel工作簿
0 B6 G. m& A; _, f1 a1.4.3 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
5 f$ B) V0 _0 O: ]$ L1.4.7 设置行高和列宽
1.4.8 合并单元格
1 g+ h! B# ]8 X1 G; b  x( b& f1.4.9 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
, K7 i- Y. C# e# o$ @+ J1.4.12 插入图片
* [% a( G1 [: K/ R8 T1.4.13 保存工作簿
1.4.14 完整代码
8 ]. }$ c5 ?! y* H
) |! G' w$ |$ Q; u$ b第2章 数据的导入与导出
8 y% A; H# Q: f( c! t% Z  H, w2.1 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
8 V7 S- e1 x4 t1 ^  D8 S* @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
5 p  q. A9 Z  h& t( N- W2 q2.2.1 调用dlmread函数写入数据
2.2.2 调用fprintf函数写入数据
/ \: `# [2 J: P( |$ U2.3 案例5：从Excel文件中读取数据
& F5 G, y4 B3 h5 w5 Z  q/ A  y2.3.1 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
" S) x% O: Z  T% t  G; c8 T) d, g2.4 案例6：把数据写入Excel文件
$ r3 U4 u. p+ I) i' C) |% r
  Q7 |4 p  E, I9 _" k; j第3章 数据的预处理
$ i, Y0 r% T# @6 U  m0 {; w3.1 案例7：数据的平滑处理
0 n% G( e1 D2 g3 B$ j3.1.1 smooth函数
3.1.2 smoothts函数
/ n$ m; x# i4 n- |- {# F3.1.3 medfiltl函数
3.2 案例8：数据的标准化变换
+ m% f3 K- u4 N, O3.2.1 标准化变换公式
: l( O$ i" Q5 g: ^& G5 w5 P3.2.2 标准化变换的MATLAB实现
. I) y+ @) ^1 i! l, s1 G) |3.3 案例9：数据的极差归一化变换
( H! y0 P4 I: p& `) H3.3.1 极差归一化变换公式
3.3.2 极差归一化变换的MATLAB实现
# ?! N$ b5 E; ^/ }
$ j+ e& G+ x' d1 t6 p9 T第4章 生成随机数
2 r/ M' _# B5 Y8 ^+ `, H/ o4.1 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
' B$ B4 Y. U. f4.1.2 RandStream类
! }8 h; _- [. b! X: B6 A4.1.3 常见一元分布随机数
4 z8 t/ p: _2 o7 N' m4.1.4 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
$ v$ r" l) k5 k. T& f6 m. h4.3.1 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
+ o' T; G5 t7 f2 G$ M" }( \, B4.3.4 用蒙特卡洛方法求积分
4.3.5 街头骗局揭秘

5 B# U3 F" L: a- k, b" P7 u' _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
3 z; m- d% k/ n& q5 Q# U5.2 案例14：正态总体参数的检验
; P! n3 V0 B) G5.2.1 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
7 M3 {' r& Q3 U. S  K5.3 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
! w! V3 ^! Z3 O3 }8 Z5.3.4 分布的检验
5.3.5 最终结论
* n1 z- k9 ^* Z9 k: v- T2 B( m4 _5.4 案例16：核密度估计
5.4.1 经验密度函数
5.4.2 核密度估计
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
/ u8 Y! M. B! {  F, v
第6章 Copula理论及应用实例
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
6.1.2 多元Copula函数的定义及性质
6.2 常用的Copula函数
) G7 M6 a3 F# q$ _6.2.1 正态Copula函数
6.2.2 τ-Copula函数
6.2.3 阿基米德Copula函数
- p2 T; H* I. U/ q8 I6.3 Copula函数与相关性度量
5 g( Q$ ?+ c9 a5 o# V8 A1 \9 [6.3.1 Pearson线性相关系数r
7 W5 c4 Z! r( m8 e; r, m, d( M' L' \6.3.2 Kcndau秩相关系数τ
6.3.3 Spearman秩相关系数ps
6.3.4 尾部相关系数又
3 L1 D3 O( v4 q: o* L6.3.5 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
5 z  f# i+ b& {: z. b: A; Z0 F6.4 案例17：沪深股市日收益率的二元Copula模型
* U) @# z( Y2 E) x) g5 @: p1 Z6.4.1 案例描述
$ }8 Q9 w' d& c- Q6.4.2 确定边缘分布
* @9 ~, T$ o  u2 s+ P6 V6 o! Q' J1 E6.4.3 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
0 J9 V9 i6 s* M4 f6.4.6 案例的计算与分析

第7章 方差分析
3 ?# H; R4 A5 x' V4 f, f7.1 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
" Y- P4 Y* {' H* D; N: z# b9 x% o7.2.1 双因素一元方差分析的MATLAB实现
3 Z( p5 `5 ?$ y7.2.2 案例分析
7 Y+ ]% @, U6 h" p1 p7.3 案例21：多因素一元方差分析
6 U7 d& m! D. L3 e7.3.1 多因素一元方差分析的MATLAB实现
7.3.2 案例分析一
5 Z, N& ]9 Q1 t* x4 I4 K$ n7.3.3 案例分析二
7.4 案例20：单因素多元方差分析
7.4.1 单因素多元方差分析的MATLAB实现
2 ?0 T: `' K+ m% v0 H% S/ j% e7.4.2 案例分析
9 \/ v, O  {3 T; s" Q7.5 案例22：非参数方差分析
7.5.1 非参数方差分析的MATLAB实现
7.5.2 Kruskal-Wallis检验的案例分析
/ P# c% X+ z/ \& X% S& a7.5.3 Friedman检验的案例分析
3 U: O" a2 h+ }  a- w1 H
第8章 数据拟合
8.1 案例23：一元线性回归分析
8.1.1 数据的散点图
& U1 p3 Z$ Q8 T8.1.2 调用regress函数作一元线性回归分析
$ H* z* H* l' A, N# {- @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 p) |& g, b3 k$ E5 X8.2 案例24：一元非线性回归分析
( ]( d+ u1 S$ Q2 I$ G8 T$ X8.2.1 数据的散点图
8.2.2 调用nlinfit函数作一元非线性回归分析
8 k' l0 p, H0 ~* ~' ]8.2.3 利用曲线拟合工具cftool作一元非线性拟合
" C$ F7 z( J; \: |0 w) X8.3 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
; J. Y5 C2 _; E+ m1 c
第9章 聚类分析
9.1 聚类分析简介
; y) \6 [- E) D$ {0 v9.1.1 距离和相似系数
9.1.2 系统聚类法
9.1.3 K均值聚类法
( g; U% w; R. o; ~' x) i. O9.1.4 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
3 A2 k1 h7 v/ w4 a9.2.3 变量聚类案例
0 G# u5 M6 @# w- F2 s+ P2 J9.3 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 `) ^* n  C) u0 i9.3.2 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
9.4.2 模糊C均值聚类法案例

% j% t2 g9 v% k$ ^( X, C6 j: m第10章 判别分析
10.1 判别分析简介
10.1.1 距离判别
10.1.2 贝叶斯判别
10.1.3 Fisher判别
  w' u$ F% X! A* W8 d6 h# y10.2 案例29：距离判别法的案例分析
10.2.1 classify函数
2 F& U! j6 r* D- M4 i$ i10.2.2 案例分析
% Q: G5 K7 W- E0 y. l8 d10.3 案例30：贝叶斯判别法的案例分析
10.3.1 NaiveBayes类
: e& b% W  D* M: C" _10.3.2 案例分析
10.4 案例31：Fisher判别法的案例分析
9 d! y$ W: B) s! b0 F: p10.4.1 Fisher判别分析的MATLAB实现
10.4.2 案例分析

7 y, N1 Q. \% e( U+ O' N: |' M第11章 主成分分析
* x3 q* c( h' _2 F* K11.1 主成分分析简介
) K9 i0 S+ ]8 a6 W0 w. c+ D" J11.1.1 主成分分析的几何意义
3 v" C" i. q3 A3 d9 ?; _11.1.2 总体的主成分
4 b/ n- C) U1 m4 N11.1.3 样本的主成分
! B. I6 o" `0 G! i4 S0 u$ w+ m1 I11.1.4 关于主成分表达式的两点说明
11.2 主成分分析的MATLAB函数
11.2.1 pcacov函数
' O8 q5 {6 E% j' M6 m4 W11.2.2 princomp函数
: l5 m7 H  c) a$ z% l11.2.3 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
11.3.2 结果分析
, r1 K" j# l$ R0 w6 C& A- ~' R11.4 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
+ B5 V# k0 ^( N- ]# R& c$ @11.4.2 结果分析
11.4.3 调用pcares函数重建观测数据
! [) W6 e# s) k6 S  y, o
8 o% f. N# E& b, y5 H第12章 因子分析
9 S4 G/ e4 K% v: s; G12.1 因子分析简介
( t7 a* M# q, d# O( y. B12.1.1 基本因子分析模型
  o' P& n  @5 D2 Q& D12.1.2 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
* @, D4 s% S1 m6 r3 |% f12.1.6 因子分析中的正teywood现象
12.2 因子分析的MATLAB函数
2 X( e1 W- H+ h8 D' S- Q7 F* ?& f6 A, @12.3 案例34：基于协方差矩阵或相关系数矩阵的因子分析
- o% ?4 I) ~4 D# o" E- P5 Y12.4 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
# p9 Q/ P7 i" ^, I/ `" ^. P$ J
6 l) ^7 K- x8 x$ ]% M0 B. B6 }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
A.1.1 案例描述
A.1.2 重建图像数据
0 L) K/ D/ V* @( MA.1.3 曲线拟合
! T1 G0 F% p6 B! I/ q" m+ b; ?7 HA.2 案例37：基于K均值聚类的图像分割
& D0 O# O5 I! b6 yA.2.1 灰度图像分割案例
% p$ R! z4 W2 g7 IA.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
4 t9 ?2 X  f2 S; X1 xA.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
5 q- v2 u) g- KA.3.4 本案例的MATLAB实现二
! ~% Z+ e( H' Z4 H. M5 HA.4 案例39：基于贝叶斯判别的手写体数字识别
3 U* n9 h( H7 E6 sA.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
. ?* P3 U1 w7 G9 \# N. Y2 T7 TA.4.3 判别效果
; c3 [: i/ y2 t: PA.5 案例40：基于主成分分析的图像压缩与重建
* E; l6 l  m& k5 n: KA.5.1 基于主成分分析的图像压缩与重建原理
6 ~! r# _/ y- f1 e5 z  z9 b2 U( [A.5.2 图像压缩与重建的MATLAB实现
( ~7 m  L% ]8 Q" e6 _附录B MATLAB统计工具箱函数大全
参考文献

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

9 j2 g4 Q0 X' F. u. n

wr1996

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