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

7 ?/ \7 h) d! z. Y9 g内容提要:
3 z( W; @0 {, E3 n0 y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
' @* C, a4 _& @0 a+ ^. J第1章 利用MATLAB生成Word和Excel文档
2 C% D: o' {9 G" x+ ^1.1 组件对象模型(COM)
5 F4 D) [$ c6 [8 o. A- Z- {1.1.1 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
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
+ a: A, d) a; c$ O1.2.6 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
$ k7 P0 [8 o8 P! b1.3.2 建立Word文本文档
) J" o5 x- X1 n/ x% \" }# V1.3.3 插入表格
1.3.4 插入图片
0 \2 h  {1 n& f& v. ~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
) h7 v+ ~) m! R# Q1.4.1 调用actxserver函数创建MicrosoftExcel服务器
1.4.2 新建Excel工作簿
; o' H. i2 n& U" k9 Q/ \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
" k% f- w/ s* d1 ~# Y9 l/ \1.4.5 页面设置
1.4.6 选取工作表区域
) T/ r5 R2 }& i+ n1.4.7 设置行高和列宽
1.4.8 合并单元格
" z6 h, l3 y5 O" l. F+ I7 `1.4.9 边框设置
) ?: m  ], W) J! z1.4.10 设置单元格对齐方式
1.4.11 写入单元格内容
1.4.12 插入图片
: l" o6 B- W1 }2 x7 q* {! w8 [; i1.4.13 保存工作簿
; ?- v2 ]. H* j- ^" t1.4.14 完整代码

  i% v. q$ @# A7 h  {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
2.1.2 调用高级函数读取数据
6 W( O4 r9 w* Y0 U3 j" v2.1.3 调用低级函数读取数据
( X  u) v! u, E6 [" J% b" C9 H5 F2.2 案例4：把数据写入TXT文件
0 _( I3 I% E# J2.2.1 调用dlmread函数写入数据
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
2.3.2 调用xlsread函数读取数据
9 G% ^( }* ]. V1 U; J) H1 n2.4 案例6：把数据写入Excel文件

第3章 数据的预处理
, t0 p* t  j: K4 q7 G3.1 案例7：数据的平滑处理
# q( N* @9 C8 {+ x5 y' ~3.1.1 smooth函数
3.1.2 smoothts函数
3.1.3 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
/ E9 W0 N( }- s  D* L3.3 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
" V. u: |8 e* H! \' o+ T) }3.3.2 极差归一化变换的MATLAB实现

$ |' o: Y/ {9 i6 p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
# {0 y* y9 g8 Q% I4.1.2 RandStream类
4.1.3 常见一元分布随机数
2 `+ c$ L. D* {+ S4.1.4 任意一元分布随机数
: O+ h6 B2 L0 r- W/ W: Z; V4.2 案例11：生成多元分布随机数
" k+ u: D1 l2 f4 P7 x* O& U4.3 案例12：蒙特卡洛方法
4 I3 }7 T7 _) H- L/ L2 \! D4.3.1 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 _- E4 W: l+ P4.3.5 街头骗局揭秘
; r$ C7 x0 A1 I/ h4 n
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
/ ^& k+ B2 |7 P5.2 案例14：正态总体参数的检验
! U" }, G( l: Z4 }* z9 X5 q, d  q5.2.1 总体标准差已知时的单个正态总体均值的检验
/ c+ q+ n' F  a# h2 j; a5.2.2 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
' D1 e6 Z2 c8 ~# h7 p2 Y8 K( T5.3 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
- |& H  r0 u/ h& I' q2 }5.3.3 统计图
5.3.4 分布的检验
" J# q. U5 K/ @* L0 |5.3.5 最终结论
* T+ M" }& z. W$ |6 j5.4 案例16：核密度估计
6 Q9 k- i: T7 T- r  l6 y5.4.1 经验密度函数
) \3 {. O' y2 t/ V2 ]4 i5.4.2 核密度估计
. `8 b  ]; L, Y# `4 ?1 s! w3 w5.4.3 核密度估计的MATLAB实现
2 S+ b0 G+ ?8 l$ D8 C/ l. W5.4.4 核密度估计的案例分析
& f$ \8 h' u& ?5 }
. p; k! M! J; D: ~! ]第6章 Copula理论及应用实例
6.1 Copula函数的定义与基本性质
  x0 L0 d7 H2 Q9 y- ]1 N3 y6.1.1 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
+ d7 C6 n! y/ P& U% N( Q6.2.3 阿基米德Copula函数
6.3 Copula函数与相关性度量
! h! X; P  u* t& C4 ^6.3.1 Pearson线性相关系数r
9 B6 K0 D, R4 [3 S6.3.2 Kcndau秩相关系数τ
. _" M& B3 C7 o5 B3 ?9 d, c6 u6 g6.3.3 Spearman秩相关系数ps
! P5 P& I# r! o6.3.4 尾部相关系数又
6.3.5 基于Copula函数的相关性度量
% e* \2 }& ?# }0 f% J6.3.6 基于常用二元Copula函数的相关性度量
: J/ S9 e! }- q7 V2 \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
6.4.2 确定边缘分布
, X* }+ q  f! |7 V- j. S3 ^0 S+ Z6.4.3 选取适当的Copula函数
6.4.4 参数估计
6 \! J# {- [& T$ q. i6.4.5 与Copula有关的MATLAB函数
) U1 K5 ?4 n- r6.4.6 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
7.1.1 单因素一元方差分析的MATLAB实现
6 s% S+ y0 e$ w0 c6 F1 I7.1.2 案例分析
7 o$ B7 P1 L" v: U# r$ v7.2 案例19：双因素一元方差分析
- a( {7 x- Q, B  s, C7.2.1 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
$ [3 g0 n7 w+ \! T) g1 A8 Z6 C$ \7.3.1 多因素一元方差分析的MATLAB实现
* D2 E1 a6 Z8 m7.3.2 案例分析一
& @# Y5 @  p: O1 ]0 w7.3.3 案例分析二
7.4 案例20：单因素多元方差分析
3 Z! ^9 ^  w! |$ T7.4.1 单因素多元方差分析的MATLAB实现
7.4.2 案例分析
: s$ N( S3 q3 U( d) t- U' E5 H7.5 案例22：非参数方差分析
7.5.1 非参数方差分析的MATLAB实现
: _. Z; d+ \4 A) Y. ^' `7.5.2 Kruskal-Wallis检验的案例分析
2 p, [# Z$ h. B7.5.3 Friedman检验的案例分析

- Y' V. w# U5 w! F第8章 数据拟合
# f8 v/ l5 V" @+ ~9 O8.1 案例23：一元线性回归分析
. l! X: v5 p/ C! }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
6 n' `3 N# B6 t# d8.1.3 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
- m; c, i9 v3 R. d* t6 S8.2 案例24：一元非线性回归分析
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
8.2.3 利用曲线拟合工具cftool作一元非线性拟合
3 p9 n1 P( p! \8 w5 n7 M8.3 案例25：多重回归分析
8 }3 t2 F% d: Y& `" P# _  q8.3.1 调用自编reglm函数作多重回归分析
& U: [, w/ C$ m4 P8.3.2 调用stepwise函数作逐步回归

, x5 ?( o% R( J0 w7 ]第9章 聚类分析
: r& F0 l  t# E9 p9.1 聚类分析简介
9.1.1 距离和相似系数
9.1.2 系统聚类法
9.1.3 K均值聚类法
9.1.4 模糊C均值聚类法
# K5 y- Q, G+ V8 v8 S9 ~" _( A9.2 案例26：系统聚类法的案例分析
9 I( a/ k! o$ F3 g9 i9.2.1 系统聚类法的MATLAB函数
2 Z% m: y3 Z+ x1 a9 |9.2.2 样品聚类案例
, P+ b( a" _1 d+ T9.2.3 变量聚类案例
9.3 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
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
9.4.2 模糊C均值聚类法案例

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
2 I5 K: B" c+ {+ y1 w10.2.1 classify函数
6 e. F' p& K' s" p10.2.2 案例分析
10.3 案例30：贝叶斯判别法的案例分析
10.3.1 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
3 P! f" [0 d  n) T11.1.1 主成分分析的几何意义
11.1.2 总体的主成分
0 d! ]3 j1 ]  f11.1.3 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
# D6 y( B2 `/ i2 ~% }  t11.2.1 pcacov函数
, @, z4 u. C5 h% m' s, j6 [3 v11.2.2 princomp函数
1 G; c7 r7 @3 K2 s11.2.3 pcarcs函数
$ W+ m6 f) Z9 S2 H- W* K. j% H+ p11.3 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
" X& s! E: {9 r/ K" j5 e: 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
# j" u$ `/ G: I( i& D11.4.1 调用princomp函数作主成分分析
11.4.2 结果分析
# I5 A2 ~# s# N11.4.3 调用pcares函数重建观测数据

- J1 I/ q' H; o: @  v第12章 因子分析
12.1 因子分析简介
" S! p8 M5 C, r9 {12.1.1 基本因子分析模型
12.1.2 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
5 w6 e6 Z2 `1 H+ C( h12.1.4 因子旋转
12.1.5 因子得分
12.1.6 因子分析中的正teywood现象
; `. V/ X, f4 h; W4 P12.2 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
2 l. V2 U2 G5 n# U. D- x12.4.1 读取数据
12.4.2 调用factoran数作因子分析
3 c# d/ K- R5 L8 E* K
附录A 图像处理中的统计应用案例
! H) [' I% t4 C4 L! q& N% oA.1 案例36：基于图像资料的数据重建与拟合
4 Y. e! F) R- ]0 @; }# z( I& J6 JA.1.1 案例描述
A.1.2 重建图像数据
% C, S. E* A+ M2 v1 v9 GA.1.3 曲线拟合
A.2 案例37：基于K均值聚类的图像分割
) C& }5 B/ T7 vA.2.1 灰度图像分割案例
A.2.2 真彩图像分割案例
8 Y, @  Y$ K" g! O8 _A.3 案例38：基于中位数算法的运动目标检测
# \4 v, H. l: W0 }+ U* kA.3.1 案例描述
A.3.2 中位数算法原理
& ^/ _; E' C+ `( E4 N- X- fA.3.3 本案例的MATLAB实现一
% X. ]* Y7 u2 u; J. P- j1 CA.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
A.4.1 样本图片的预处理
2 M( s% }( g* p# s9 ^8 @3 [A.4.2 创建朴素贝叶斯分类器对象
5 F1 a3 m: F7 |% P2 D1 iA.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
6 H, l0 B7 g" g. }4 C( p2 h, ^A.5.1 基于主成分分析的图像压缩与重建原理
& K. k: l2 y9 BA.5.2 图像压缩与重建的MATLAB实现
9 M% h- |" A. r附录B MATLAB统计工具箱函数大全
0 _5 L* |9 i/ N3 ~5 s6 ?9 P7 g! r参考文献

http://yunpan.cn/QaypQGgIZb2iv （提取码：999a）
: H% ~6 f# ~7 u# V; V
. ^( t/ i7 ?' ?$ G0 [5 h3 T

wr1996

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