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:
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。
* F( a. J' H. x0 ?. W. o- O/ D* p, g
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。
3 {+ f% z5 x, `1 B  E- R; E目录
2 ?' |; B3 \% X+ n3 Z3 g1 q% s第1章 利用MATLAB生成Word和Excel文档
5 q7 b$ I7 p: b  l% d9 Q& e1.1 组件对象模型(COM)
! \& k1 c' `* o# y4 y1.1.1 什么是CoM
1.1.2 CoM接口
1.2 MATLAB中的ActiveX控件接口技术
3 i6 R7 G7 Q$ z- K1 c( x8 X1.2.1 actxcontrol函数
8 t7 Q, |! i+ k; y' z1 |1 f. R0 s" R1.2.2 actxcontrollist函数
1.2.3 actxcontrolselect函数
1.2.4 actxserver函数
; U) g& _6 O* O: H' k: J) z5 Y1.2.5 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
3 }, A) A7 F" |! ?: o$ S1.3.2 建立Word文本文档
1.3.3 插入表格
2 g. a* m! O# Y# w1.3.4 插入图片
9 _" f" K# W2 j8 B1.3.5 保存文档
1.3.6 完整代码
1.4 案例2：利用MATLAB生成Excel文档
1.4.1 调用actxserver函数创建MicrosoftExcel服务器
' v9 N) B6 M4 f' r" v' J! S1.4.2 新建Excel工作簿
$ d1 D% P3 ?. @. H+ [' V  t% w1.4.3 获取工作表对象句柄
/ w! T$ f' |4 s, G1.4.4 插入、复制、删除、移动和重命名工作表
* Y6 s9 v; _6 h9 o$ A1.4.5 页面设置
! c( X2 {% B8 K  }+ V! }1.4.6 选取工作表区域
6 h6 i0 t9 a' \- W* p& G4 o1.4.7 设置行高和列宽
* y% w# b. J) x5 `5 X1.4.8 合并单元格
1.4.9 边框设置
1.4.10 设置单元格对齐方式
" i$ G. M% D$ h8 a2 w- h" o; {1.4.11 写入单元格内容
1.4.12 插入图片
3 O8 ^4 z( y5 T# \$ G1.4.13 保存工作簿
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
/ F- {/ k8 C' B9 `9 D* D2.1.1 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
, v! k9 V  F, B- o9 |% [$ t2.2.1 调用dlmread函数写入数据
1 P, b8 E/ Y# C. \) @2.2.2 调用fprintf函数写入数据
2.3 案例5：从Excel文件中读取数据
2.3.1 利用数据导入向导导入Excel文件
1 C% F/ \7 Y( D& T6 z2.3.2 调用xlsread函数读取数据
% \$ D* Y2 J2 J4 j( A2.4 案例6：把数据写入Excel文件

% d5 B1 i4 B8 u. h( q# H2 X第3章 数据的预处理
) a( Z: i2 ~+ L. h( I- F" e: \! g! a% i3.1 案例7：数据的平滑处理
4 ?: x% z9 y6 J# B0 H3.1.1 smooth函数
3.1.2 smoothts函数
) S& ~: h! _* ^: A3.1.3 medfiltl函数
+ v  z: |7 J( O- `+ c% f# C' a3.2 案例8：数据的标准化变换
, N: s5 R% o1 {0 h+ R8 J; w3.2.1 标准化变换公式
7 @3 t9 d9 i; X' Q6 B0 L( [8 |  P3.2.2 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
& q. R0 W2 V' I2 @3.3.2 极差归一化变换的MATLAB实现

第4章 生成随机数
; O5 K, @' `/ O! ^6 `+ f/ ^2 U4.1 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* G5 P& H4.1.2 RandStream类
3 M/ o) G2 l+ A9 E- ?4.1.3 常见一元分布随机数
2 W' ]1 X5 `7 c# ^. x7 K! l5 x4.1.4 任意一元分布随机数
4.2 案例11：生成多元分布随机数
; w, b4 X, ^  P  W: [5 O4.3 案例12：蒙特卡洛方法
4.3.1 有趣的蒙提霍尔问题
0 B' ~2 ?% o* L: X7 R" t2 Y4.3.2 抽球问题的蒙特卡洛模拟
9 _# ~" m7 `- I3 E4.3.3 用蒙特卡洛方法求圆周率
& j+ x5 ^" u: h" n4.3.4 用蒙特卡洛方法求积分
4.3.5 街头骗局揭秘
& _0 ^2 i6 c6 R) A# S
( ?7 c* j4 q' U第5章 参数估计与假设检验
# }# }6 `: J) u( c( g! `* U5.1 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
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
5.2.4 总体均值未知时的单个正态总体方差的检验
. q2 M. @( p2 a; h" g5.2.5 总体均值未知时的两个正态总体方差的比较检验
; Y  \5 o% m1 h; h, L. H5.3 案例15：分布的拟合与检验
5.3.1 案例描述
- S" b0 @% x; D6 j, n: G5.3.2 描述性统计量
5.3.3 统计图
: O, m* |, f% v4 q: a, M& f' @5.3.4 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
, f% [# U/ L2 `5 }. k5.4.2 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

/ b* e# p) S/ l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 Q% J7 F- A! {# O6.1.2 多元Copula函数的定义及性质
6.2 常用的Copula函数
6.2.1 正态Copula函数
. Q  _9 i+ [0 O  O$ k; P6.2.2 τ-Copula函数
( o9 C, n# E4 K: U, B( e6 k' d3 \9 w6.2.3 阿基米德Copula函数
  s( u% Q$ ?& g: G( c6.3 Copula函数与相关性度量
* x9 T6 A. S8 a; d6 m# N* M6.3.1 Pearson线性相关系数r
6.3.2 Kcndau秩相关系数τ
9 k& S, [, T; d! m2 c1 [6.3.3 Spearman秩相关系数ps
  s  w( M: R' {. [6.3.4 尾部相关系数又
7 W0 Y5 Q/ w  X1 j) c$ G6.3.5 基于Copula函数的相关性度量
$ I2 J% A9 ^$ f# R6.3.6 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
. J* q* i- t& o3 D; A/ J/ @+ R# f6.4.1 案例描述
* ]0 `) `+ H$ x- ?' T% V6.4.2 确定边缘分布
+ Z# m  V- m7 r8 y; I5 q: h6.4.3 选取适当的Copula函数
6.4.4 参数估计
( j) ?: X  B1 M6.4.5 与Copula有关的MATLAB函数
6.4.6 案例的计算与分析
( q6 F* y& ]$ e+ o" b2 S
/ [7 q% L  Z% u8 {. u第7章 方差分析
8 v# N% X6 |5 i0 q  M: W, a7.1 案例18：单因素一元方差分析
) B$ D8 c7 Q* _7.1.1 单因素一元方差分析的MATLAB实现
  x. x1 S5 G& b1 ]6 l) V& ^7.1.2 案例分析
7.2 案例19：双因素一元方差分析
7.2.1 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
7.3.2 案例分析一
0 B% E# h( [1 e: ]$ t$ t7.3.3 案例分析二
! j" A5 H% k, M7 |, K9 M7.4 案例20：单因素多元方差分析
9 L6 m' C6 g4 i2 ~( f" h- s0 G7.4.1 单因素多元方差分析的MATLAB实现
7.4.2 案例分析
7.5 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
2 T9 M0 m! F$ S. r7.5.3 Friedman检验的案例分析

第8章 数据拟合
1 f' _# e- Z, \+ A8.1 案例23：一元线性回归分析
8.1.1 数据的散点图
8.1.2 调用regress函数作一元线性回归分析
! L2 Y5 k- |  `9 b8 c- t6 L8.1.3 调用regstats函数作一元线性回归分析
# ]" X5 w0 f$ r* }( R& b  z8.1.4 调用robustfiti函数作稳健回归
( {* m& v4 B/ e8.2 案例24：一元非线性回归分析
# L4 u7 U1 e( I& \- @8.2.1 数据的散点图
; P6 Q7 r! z% N8 k  I* v* _0 v) z) [8.2.2 调用nlinfit函数作一元非线性回归分析
. l+ Z& _8 B" ?% g8.2.3 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
( [# B( x4 h0 c' }8.3.2 调用stepwise函数作逐步回归
- v4 q4 C5 V5 P, t
' R' V% Q2 x5 q; p0 J+ V第9章 聚类分析
% R8 _4 Z1 m8 p- J' S. }5 T9.1 聚类分析简介
9.1.1 距离和相似系数
9.1.2 系统聚类法
0 M) a0 x3 L% M0 O9.1.3 K均值聚类法
6 j. c" H+ x3 y9.1.4 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
/ W- o! [) G9 x  Y( j) \; V2 M+ p9.2.2 样品聚类案例
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
, i8 ]  X5 |5 m, M4 h9.3.1 K均值聚类法的MATLAB函数
) V! b% {& }* E" N7 u% Z! y6 J9.3.2 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

' ^% c3 E1 T1 k' ^' ~$ D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
10.2 案例29：距离判别法的案例分析
- P5 ?9 d# k3 [0 O# j+ i- R10.2.1 classify函数
. F1 A6 d6 V, n, b- D# Y- C10.2.2 案例分析
- S& n6 ?! V5 a/ z* i10.3 案例30：贝叶斯判别法的案例分析
3 f- m2 r6 f3 S4 V+ h- 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
10.4.1 Fisher判别分析的MATLAB实现
10.4.2 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
11.1.2 总体的主成分
3 F- @+ e+ `" g/ A8 f) h6 u1 k11.1.3 样本的主成分
( v* ~2 z( V6 d- g9 d; l7 @11.1.4 关于主成分表达式的两点说明
/ E& t# b" z3 l: K11.2 主成分分析的MATLAB函数
1 a  Q" {( }9 c. ]% e11.2.1 pcacov函数
3 ^0 Q% o7 z: {8 T) s11.2.2 princomp函数
11.2.3 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
11.4 案例33：从样本观测值矩阵出发求解主成分
- v% L8 @( @2 m11.4.1 调用princomp函数作主成分分析
5 Y+ s: ?: _% l% C6 m! Y11.4.2 结果分析
11.4.3 调用pcares函数重建观测数据

2 R+ p: N8 B6 L$ U! U6 p第12章 因子分析
5 \, P8 L! I) `. a2 n% l" l3 n12.1 因子分析简介
12.1.1 基本因子分析模型
5 ^- v) _! ]$ g7 ~! O12.1.2 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
$ d* [* e) ^" E3 ~6 D4 H12.1.4 因子旋转
12.1.5 因子得分
( v& F& }6 G6 J( U1 U1 v3 B12.1.6 因子分析中的正teywood现象
0 r9 D1 g) w, {. ]: P) C4 ~% J12.2 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
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

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
! z  ~3 T5 Y/ [1 TA.1.2 重建图像数据
6 U, d' P* h) MA.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
# e2 @  [: G4 ~  V5 ~, l% B9 OA.2.2 真彩图像分割案例
) t/ O. a' ?( ^, ]* t/ iA.3 案例38：基于中位数算法的运动目标检测
4 j7 P" m- @; L, ?4 NA.3.1 案例描述
A.3.2 中位数算法原理
6 q' N1 Z5 p1 N( Q- zA.3.3 本案例的MATLAB实现一
A.3.4 本案例的MATLAB实现二
; [; L+ E7 h1 }0 [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
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
: P2 j4 C5 r; {# }+ k8 g& I附录B MATLAB统计工具箱函数大全
参考文献

- y3 a6 B) ~7 |& N3 q$ G- I6 @: l5 [http://yunpan.cn/QaypQGgIZb2iv （提取码：999a）
- _& l) i. x6 N0 O4 |" k) J
$ L6 n1 K# o0 D0 a" G

wr1996

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