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:
( e  Y9 }! R$ T. a4 U7 h' ?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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, E! Q8 D- m3 I% _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。
, X- a$ h8 a' m: d2 c: `" I% R8 j目录
$ |$ X2 V* f* w+ e! |" `) K5 n第1章 利用MATLAB生成Word和Excel文档
1.1 组件对象模型(COM)
1.1.1 什么是CoM
: B9 Y  k; Z& y4 @1.1.2 CoM接口
& d  n5 x8 o6 G( \! R1.2 MATLAB中的ActiveX控件接口技术
1.2.1 actxcontrol函数
1 a6 Z1 j4 {' J1.2.2 actxcontrollist函数
1.2.3 actxcontrolselect函数
- w. ]1 t$ ~9 Y/ @- l( ^6 {1.2.4 actxserver函数
8 ?' |% i# g" `, |/ C1.2.5 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
+ L) ^! X4 m# I0 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
* @; o+ Q3 H2 A% j2 }5 K8 R, s$ U1.3.5 保存文档
1.3.6 完整代码
, f' m; X! i6 F; Z) \! y1.4 案例2：利用MATLAB生成Excel文档
: z9 l% f0 i8 L( l2 x1 j1.4.1 调用actxserver函数创建MicrosoftExcel服务器
( ?, K. I# a  q0 M0 e2 W1.4.2 新建Excel工作簿
. y4 t3 N5 s0 E3 r" ^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
; n) [1 T, g: @6 O" Z0 l% x1.4.6 选取工作表区域
1.4.7 设置行高和列宽
1.4.8 合并单元格
1.4.9 边框设置
+ j$ q+ q$ M) `( s) @0 E1.4.10 设置单元格对齐方式
1.4.11 写入单元格内容
" L( b& w: b9 W1 P' l) `1.4.12 插入图片
) }3 z: L- q' [2 N- a1.4.13 保存工作簿
; x2 u- F' a, I" p1.4.14 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
2.1.1 利用数据导入向导导入TXT文件
4 E7 T; b9 M( G! Z2.1.2 调用高级函数读取数据
% r/ t/ u4 R3 d4 v2.1.3 调用低级函数读取数据
! A* x, p1 h" E6 E& c( d8 V5 Y5 A2.2 案例4：把数据写入TXT文件
& ]8 l1 |' p! E9 [( L  ~2.2.1 调用dlmread函数写入数据
9 X: }& H2 M' D3 C- E) h2.2.2 调用fprintf函数写入数据
  Y" e) }5 r, N, |2 x  B  T0 J. Z2.3 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
/ C' |/ B& g4 h; [" Z2.3.2 调用xlsread函数读取数据
. m5 a9 m4 u( [( o7 ~! V3 n9 H2.4 案例6：把数据写入Excel文件
& T' X+ v; M! k. k$ v. X
0 T1 T* H" x  T4 [8 u第3章 数据的预处理
3.1 案例7：数据的平滑处理
( s% F! [$ L) z) N5 A4 X1 K1 j3 U3.1.1 smooth函数
3.1.2 smoothts函数
3.1.3 medfiltl函数
) E6 x. M7 O- w3 F4 a3.2 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
1 j: u$ l; J; W6 V" {' n0 }$ z6 c3.3.1 极差归一化变换公式
3.3.2 极差归一化变换的MATLAB实现
4 n4 X" X3 {3 h+ ?8 w% x" j
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
4.1.2 RandStream类
8 X  v  T, f: D; W# d" _4.1.3 常见一元分布随机数
4.1.4 任意一元分布随机数
  n! _: N9 H" K9 J2 M  _4.2 案例11：生成多元分布随机数
0 y% m% k$ l( w3 a4.3 案例12：蒙特卡洛方法
4.3.1 有趣的蒙提霍尔问题
/ O& X6 c/ \0 E+ u  t- I7 g# ]+ d8 t4.3.2 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
% p& e; F9 Q5 D* S- h0 @5 q5 e4.3.5 街头骗局揭秘
8 |! P8 L( o7 R0 _) ^/ H1 Y  c4 P
第5章 参数估计与假设检验
8 d; y; k# d4 H* ]5.1 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
6 s6 [7 d/ z" E; H! I, i5.2.1 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
5.3 案例15：分布的拟合与检验
5.3.1 案例描述
8 s# V" j6 D: H( M8 _1 m5.3.2 描述性统计量
5.3.3 统计图
% o( F$ b4 H' c. s0 G& L5.3.4 分布的检验
5.3.5 最终结论
5.4 案例16：核密度估计
3 N( q& U0 y/ |9 a/ i. O5.4.1 经验密度函数
8 A/ w# s7 C% f, _5.4.2 核密度估计
5.4.3 核密度估计的MATLAB实现
' g7 B! i# e! ]8 J5.4.4 核密度估计的案例分析

% r. X( N  \- t. B( |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
6.2.1 正态Copula函数
6.2.2 τ-Copula函数
2 v1 o4 N) s, L& ~6.2.3 阿基米德Copula函数
, k8 U7 t( r  n5 y) Z9 T$ F1 h6.3 Copula函数与相关性度量
6.3.1 Pearson线性相关系数r
( t3 U: l/ n, w% o; t) p6.3.2 Kcndau秩相关系数τ
: M* k7 ^9 W, ^6.3.3 Spearman秩相关系数ps
6.3.4 尾部相关系数又
: S. Q. l! {+ @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
6.4.1 案例描述
2 R; T6 T1 H9 _- I$ C+ w5 m6.4.2 确定边缘分布
% p; u" ]  n+ a8 a6.4.3 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
6.4.6 案例的计算与分析
0 i+ A% `; i$ m- m6 C8 D# M
第7章 方差分析
7.1 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
- j/ V& ?6 }. W7.1.2 案例分析
- `3 R3 ~9 U; S  P, l7.2 案例19：双因素一元方差分析
4 I" q1 T7 T$ m. V" p+ _3 ?! c7.2.1 双因素一元方差分析的MATLAB实现
7.2.2 案例分析
( s$ D/ @0 n. w7 H  n7.3 案例21：多因素一元方差分析
6 |% W3 [6 Y2 g& _7.3.1 多因素一元方差分析的MATLAB实现
7.3.2 案例分析一
6 Y6 i9 u& P9 t# ?) n$ |7.3.3 案例分析二
7.4 案例20：单因素多元方差分析
' A; m; m( c* C0 c/ T' `7.4.1 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
) e& C6 Q' L7 j' N7.5.3 Friedman检验的案例分析
+ q0 c( n, L% c/ k  L6 [; i& l
第8章 数据拟合
: d0 e3 O) }/ L8 k8 r  E8.1 案例23：一元线性回归分析
9 S5 V# \4 D& F, w8.1.1 数据的散点图
* s5 n( K4 w* h% s* h  S6 G# P0 L8.1.2 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
+ B# Z4 p# v2 X' _8.2.2 调用nlinfit函数作一元非线性回归分析
, I' f' [3 c7 T+ ?; f8.2.3 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
. M$ ]6 w, {; R4 {- K, H8.3.1 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
; r8 U9 Z- v( ?& R6 s( Y0 j9 i9.1.1 距离和相似系数
, d1 t3 z) y. }5 r9.1.2 系统聚类法
. P1 K  @: b4 ^( X) e" a4 z8 k; I9.1.3 K均值聚类法
1 o' U. S4 \7 h3 C) P" P9.1.4 模糊C均值聚类法
* |' j3 z+ O0 a/ u7 q$ Z+ |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
* r+ h4 \. y/ S" F" G* A9.2.3 变量聚类案例
9.3 案例27：K均值聚类法的案例分析
8 G0 K# H5 N9 i4 n6 z/ e9.3.1 K均值聚类法的MATLAB函数
. s  d8 t( q# ?' I! }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
4 Y2 l$ P5 b& h  \# M2 e0 ]) u7 ?9.4.2 模糊C均值聚类法案例

第10章 判别分析
6 J% `7 S1 Z0 K! D# ]6 n$ S$ }10.1 判别分析简介
5 S7 ]- R# Y  Q& N3 g  Q6 i5 i0 E10.1.1 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
6 B% `7 m* a1 f; {$ }" m2 [, m9 w) {10.2.1 classify函数
8 y/ P7 B- q. x# l- q" ^6 d8 ^10.2.2 案例分析
10.3 案例30：贝叶斯判别法的案例分析
: P. ^$ k9 x; b4 Q10.3.1 NaiveBayes类
; D9 _$ W/ j2 y  Z5 S10.3.2 案例分析
10.4 案例31：Fisher判别法的案例分析
1 L" w# w7 g! Y0 w# h  l10.4.1 Fisher判别分析的MATLAB实现
4 c1 S! L$ f* w/ ?/ k10.4.2 案例分析
; {* T1 Y4 A8 u. E, J1 ^
6 Y0 v" B1 X( x2 G4 U( a0 Z" m" `第11章 主成分分析
1 h* ?9 b/ L# a$ w8 E& r7 f3 J11.1 主成分分析简介
11.1.1 主成分分析的几何意义
) h# n: E+ n# E' q' y$ o# f11.1.2 总体的主成分
11.1.3 样本的主成分
  s3 f/ b3 k; _11.1.4 关于主成分表达式的两点说明
3 R+ L( A, G6 ^  H+ Z7 O11.2 主成分分析的MATLAB函数
11.2.1 pcacov函数
11.2.2 princomp函数
+ b( [4 w" s8 T7 _/ h7 ~- {& S11.2.3 pcarcs函数
* D+ i2 U4 O4 e/ F4 f11.3 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
11.4.1 调用princomp函数作主成分分析
8 p- z9 w& O) T+ r& ~11.4.2 结果分析
11.4.3 调用pcares函数重建观测数据

3 r0 h. ?$ _' G7 ~3 q' v  i0 N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
6 Q: G) n) A# x2 l" Y3 r12.1.2 因子模型的基本性质
) [9 ^- O) V- X3 ]% J/ R12.1.3 因子载荷阵和特殊方差阵的估计
- X% B1 W8 v. y1 t* u12.1.4 因子旋转
12.1.5 因子得分
- n& D8 W5 I; k, o: s9 ?  i& ?# [! k12.1.6 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
( [6 b8 \0 j: J8 p8 U12.4 案例35：基于样本观测值矩阵的因子分析
12.4.1 读取数据
( u0 @. ^  S8 ^! s# V12.4.2 调用factoran数作因子分析

1 P  w; o0 v6 j$ B# ~6 L! t; S附录A 图像处理中的统计应用案例
, z7 ?# q9 k( f0 p& _A.1 案例36：基于图像资料的数据重建与拟合
$ f+ T& |/ o+ n) B% X+ ?A.1.1 案例描述
A.1.2 重建图像数据
! P& }- q; R) |: Q) lA.1.3 曲线拟合
& f4 T9 t2 L: l8 y% QA.2 案例37：基于K均值聚类的图像分割
- w2 H' x" w5 H, ?6 Z2 DA.2.1 灰度图像分割案例
# r! t% Y* \: G& H) tA.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
1 n* \6 L2 p3 N; EA.3.2 中位数算法原理
A.3.3 本案例的MATLAB实现一
, P" \! _% Y5 q4 ~+ P8 tA.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
+ _( J1 b4 M- M$ rA.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
' |& w1 W* M/ v$ t* q9 C% ^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
( C) z. C" Z- Y5 I4 Y4 |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
附录B MATLAB统计工具箱函数大全
5 }7 r: ?' f4 M$ m9 S8 e# L参考文献

- i7 G7 h- i* p: G/ q" l( d# Xhttp://yunpan.cn/QaypQGgIZb2iv （提取码：999a）
( e/ r2 W1 O' i- N( |5 F
$ L8 D0 |, N" l5 ^0 H: r. L

wr1996

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