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。

编辑推荐
2 P- }, ]$ Q0 C《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
8 n/ u7 Y% g, |. @! q7 e第1章 利用MATLAB生成Word和Excel文档
7 c0 k6 X3 @" v3 V/ \1.1 组件对象模型(COM)
" H1 F0 u- U: O5 _, f8 }1.1.1 什么是CoM
% A* F9 ^5 P8 `, i7 r6 j1.1.2 CoM接口
1.2 MATLAB中的ActiveX控件接口技术
0 [' }0 g9 I& {( ~% ?& {; V! ^! u7 b1.2.1 actxcontrol函数
1.2.2 actxcontrollist函数
1.2.3 actxcontrolselect函数
1.2.4 actxserver函数
1.2.5 利用MATLAB调用COM对象
* r* _8 `* o0 E! J. c* G! j1.2.6 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
( U0 U- |- D* X1.3.1 调用actxserver函数创建MicrosoftWord服务器
& p# G7 b& X6 {- E+ A  _& w1.3.2 建立Word文本文档
1.3.3 插入表格
- ?! R) g/ z$ k: R, X- i2 q4 b1.3.4 插入图片
1.3.5 保存文档
, T+ k7 t+ m4 L* [1.3.6 完整代码
1.4 案例2：利用MATLAB生成Excel文档
/ F9 \  m4 p$ v; d: H  ~+ h1.4.1 调用actxserver函数创建MicrosoftExcel服务器
1.4.2 新建Excel工作簿
1.4.3 获取工作表对象句柄
& w* i! j) e( [: b' ~2 ~1.4.4 插入、复制、删除、移动和重命名工作表
3 i' n' z* T0 D& X5 u' D1.4.5 页面设置
1.4.6 选取工作表区域
. E& W/ \+ a- y8 N/ H1.4.7 设置行高和列宽
1.4.8 合并单元格
1.4.9 边框设置
1.4.10 设置单元格对齐方式
, r9 i' X' d  c- G$ C/ u1.4.11 写入单元格内容
1.4.12 插入图片
1.4.13 保存工作簿
1.4.14 完整代码

第2章 数据的导入与导出
) D( x' K' p3 d  Q% l0 y( p# [+ B) H2.1 案例3：从TXT文件中读取数据
8 |! n0 ^/ R9 d5 Y, e2.1.1 利用数据导入向导导入TXT文件
5 D) o4 D' ^" N% i' U, Z4 X; W2.1.2 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
2.2.2 调用fprintf函数写入数据
& V; c) |! `3 L) I) }4 ?2.3 案例5：从Excel文件中读取数据
5 R0 x5 g. t& p; s- d+ r2.3.1 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
2.4 案例6：把数据写入Excel文件
# e% u7 c$ l8 I# [- b( K- O
# {/ ]: b' ]! h8 P# G5 R0 I第3章 数据的预处理
) b# `7 ?! ~" Y" O+ x4 Z3.1 案例7：数据的平滑处理
: n" C6 `, Y( O8 Z- ?: m8 T# d3.1.1 smooth函数
1 i9 M' ~, y, d9 q, [3.1.2 smoothts函数
) r# O, s% a3 s/ ]' d3.1.3 medfiltl函数
! @# m( e% g3 ~* e, t3.2 案例8：数据的标准化变换
; v4 v$ M' O/ j/ C  w3.2.1 标准化变换公式
0 e' g. H5 n+ F8 [1 b/ @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

6 w( ]- I; t* a6 O第4章 生成随机数
* h! X+ z. C7 Q' y& n" Q0 I$ \4.1 案例10：生成一元分布随机数
( J0 S5 Y5 d% L4.1.1 均匀分布随机数和标准正态分布随机数
8 L6 i6 S: P, Y- a- i- [7 B! X4.1.2 RandStream类
( r" `& h9 \, Q& E; T1 y4.1.3 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
5 Y# w- g4 Y! g4.3 案例12：蒙特卡洛方法
4.3.1 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
+ L. v" ~/ f) n. {. U1 L$ x0 n* J* Q4.3.5 街头骗局揭秘
% o% ?; f, B2 G  z  I6 \
, h1 l( s& m# j) I5 ?第5章 参数估计与假设检验
  t( N% C: l% v4 F5 k+ b! M5.1 案例13：常见分布的参数估计
: ?( q' v; C8 _" P  X* O5.2 案例14：正态总体参数的检验
% q4 ~" J+ [  u8 @" O! x5 S5.2.1 总体标准差已知时的单个正态总体均值的检验
2 M$ h1 M, R$ O# B% G: s5.2.2 总体标准差未知时的单个正态总体均值的检验
6 r! c+ ?" Y5 ^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
5.3.1 案例描述
# c; t/ y9 g( ~  p5.3.2 描述性统计量
+ K$ n9 `7 Y% ]7 k5.3.3 统计图
3 P7 t, ]4 M. ]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
5.4.2 核密度估计
5.4.3 核密度估计的MATLAB实现
8 e& i* D7 z/ c9 ]! V1 m+ t- l1 m$ v5.4.4 核密度估计的案例分析
' H5 `6 k* _9 ^+ N1 [; k
8 X8 {0 V, e1 w2 q, W4 R, j$ t" R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
; E4 x' ?- M0 Y! B( b0 e6.2 常用的Copula函数
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
6.3 Copula函数与相关性度量
6.3.1 Pearson线性相关系数r
- V% ^/ B& g" M" j; `( r4 B5 R6.3.2 Kcndau秩相关系数τ
, _3 w$ R( Q8 A$ s1 r6.3.3 Spearman秩相关系数ps
6.3.4 尾部相关系数又
, K1 k: J% h6 G2 k3 T6.3.5 基于Copula函数的相关性度量
9 b4 t: ^3 s. K1 P6 a0 i6.3.6 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
6.4.1 案例描述
2 V( n4 I* p2 V6.4.2 确定边缘分布
6.4.3 选取适当的Copula函数
: T% I5 m: d4 P" b2 o# Z: y' T6.4.4 参数估计
6.4.5 与Copula有关的MATLAB函数
6.4.6 案例的计算与分析

  s+ ^% q  B9 `2 E; q/ b  O% O$ Y第7章 方差分析
7 k2 x3 s: B6 A( k  ]9 j7.1 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
8 {. F) X. ]6 U4 z$ C# V7.1.2 案例分析
7.2 案例19：双因素一元方差分析
8 [0 G8 g1 b8 v$ o* o7.2.1 双因素一元方差分析的MATLAB实现
7.2.2 案例分析
0 ?# o# V6 ~, N7.3 案例21：多因素一元方差分析
+ z: Z0 z* I( f( J1 p5 t7.3.1 多因素一元方差分析的MATLAB实现
- ], v. z! j2 J2 p( {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
0 I! ^8 n# c- f7.4.1 单因素多元方差分析的MATLAB实现
7.4.2 案例分析
; q9 J( Y$ f. z/ x7.5 案例22：非参数方差分析
7.5.1 非参数方差分析的MATLAB实现
# s( d+ m9 k: E$ y7.5.2 Kruskal-Wallis检验的案例分析
) M$ S9 U: x: [, n4 U7.5.3 Friedman检验的案例分析
0 C4 ?# c( R2 ]( u7 p8 t
# }; |7 {# s8 b& Q9 u" w0 h! `: c第8章 数据拟合
. {/ ?: M- U/ P# t5 A9 \" W8.1 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
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
6 g6 a  }$ p  d8 {: U0 f* R8.2 案例24：一元非线性回归分析
- y+ z& j- P% ^8.2.1 数据的散点图
8.2.2 调用nlinfit函数作一元非线性回归分析
( f" v7 w% T% {& r" c; {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
" T/ Q, R+ a8 L: N8.3.1 调用自编reglm函数作多重回归分析
  C- [2 |, i% `( j$ Y; g$ Y8.3.2 调用stepwise函数作逐步回归

第9章 聚类分析
3 J; h' ~0 U! d9 ~- b' H1 ?8 b6 L9.1 聚类分析简介
9.1.1 距离和相似系数
9.1.2 系统聚类法
* z0 C) v3 }" H+ Y9.1.3 K均值聚类法
9.1.4 模糊C均值聚类法
$ X$ |* d: x  R+ K8 S7 j0 L9.2 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
2 @1 A; f/ N* t8 p5 j2 _9.2.2 样品聚类案例
9.2.3 变量聚类案例
) b, f' r8 V4 Q  O' P4 i9.3 案例27：K均值聚类法的案例分析
, Q6 S" B( E& ]5 q( X1 `" {9.3.1 K均值聚类法的MATLAB函数
) W) Z$ `% ?) ~  d" ~: f3 q; u9.3.2 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
( K/ v# k4 k; k- Q% v' x9.4.1 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

  |  }; d0 z) b0 W4 Z  X第10章 判别分析
# J2 D6 P1 T$ n5 `9 R: v% R3 o10.1 判别分析简介
' c: t6 K3 k2 R% r6 h  V, f10.1.1 距离判别
10.1.2 贝叶斯判别
. p/ k( A4 x' w& y& e8 E1 c10.1.3 Fisher判别
10.2 案例29：距离判别法的案例分析
% ~5 [3 @( v0 P/ E  T10.2.1 classify函数
10.2.2 案例分析
1 I( r$ o6 X; O# E  S  S% {9 ~10.3 案例30：贝叶斯判别法的案例分析
2 [  B* j2 {! ^  P2 t$ s/ ~10.3.1 NaiveBayes类
- y; p+ t4 y2 `' X10.3.2 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
3 y( w3 X- X& x# _8 I: s' j0 J
0 v; \5 S4 W  A3 v$ E6 s第11章 主成分分析
# h+ \* Y/ n5 B' k3 b& p11.1 主成分分析简介
8 q! p3 T2 Z" |2 [0 A11.1.1 主成分分析的几何意义
/ f1 ]6 `; s6 Q+ {11.1.2 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
11.2 主成分分析的MATLAB函数
$ ]: {/ N/ @- {1 M- f11.2.1 pcacov函数
11.2.2 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
. M) [& d6 {) G( G% d11.3.1 调用pcacov函数作主成分分析
# A6 ?- Q0 f" c11.3.2 结果分析
; U! T# O2 |- b" C! m11.4 案例33：从样本观测值矩阵出发求解主成分
3 X3 H, x3 q3 O1 W11.4.1 调用princomp函数作主成分分析
11.4.2 结果分析
* T! ~0 S! u3 F& o) C7 k; S11.4.3 调用pcares函数重建观测数据
% G% D  m: S' g
. M0 `9 s* p9 z  b第12章 因子分析
" q: Y) L7 _" b& B12.1 因子分析简介
12.1.1 基本因子分析模型
. t# m& k& `3 w; R( R12.1.2 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
1 ]* @, d' b  a9 z+ N1 j0 y12.1.6 因子分析中的正teywood现象
+ v( w; i5 R( [' u) E12.2 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
. ?" A6 Y0 m! C$ Y12.4 案例35：基于样本观测值矩阵的因子分析
; F: \5 q% {" }# H8 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
# i4 [( J/ s; [7 K3 O4 \. LA.1 案例36：基于图像资料的数据重建与拟合
/ A" Q( z. ]/ n$ w2 MA.1.1 案例描述
/ ]- n3 N6 S/ G; Z4 d- H4 m& UA.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
) U- j; p. @; b- E0 HA.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
A.3.1 案例描述
! {' S  h4 ]7 Q7 D# O$ f  C6 DA.3.2 中位数算法原理
" E. p: s/ Y! X$ |A.3.3 本案例的MATLAB实现一
0 w7 H# A& b! ]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
6 o6 W4 \: b* `( C3 `A.4.1 样本图片的预处理
( Y  _4 p, g) E+ LA.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
3 e( m) B8 r& b7 c  _A.5.2 图像压缩与重建的MATLAB实现
0 w' u0 J/ y1 N, f: T附录B MATLAB统计工具箱函数大全
参考文献
/ ?( U1 X3 N& H+ z' k
http://yunpan.cn/QaypQGgIZb2iv （提取码：999a）

wr1996

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