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。
$ Q, w% o- k: g0 Z
编辑推荐
: q; @- O$ e; \& z《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
+ e9 o0 n  n1 }; k( x! l; L: g第1章 利用MATLAB生成Word和Excel文档
9 f+ q+ A: h- S; D$ F# b- `1.1 组件对象模型(COM)
/ R3 T0 c, z% u) ^1.1.1 什么是CoM
$ n4 s, V' H' s7 _" z1 r9 z4 R1.1.2 CoM接口
- W( P5 d- Z- Q2 q1.2 MATLAB中的ActiveX控件接口技术
# _* `: I. U' }( Z7 A4 c- c1.2.1 actxcontrol函数
1.2.2 actxcontrollist函数
1.2.3 actxcontrolselect函数
3 s' @1 O( r6 d# q& q- T1.2.4 actxserver函数
: r* w# ~- B" e% U: D9 V# ?1.2.5 利用MATLAB调用COM对象
- N  N1 u5 J* W; ^1 k- `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
1.3.2 建立Word文本文档
1.3.3 插入表格
% ?! {) }( X0 T8 @# ?. \9 [  `1.3.4 插入图片
$ t/ ?4 q% E9 d3 b1 D- I5 q: j1.3.5 保存文档
1.3.6 完整代码
1 m. A, \; L. r4 e  W8 [2 I9 d! I1.4 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
* g; s+ H6 g- P& j2 S; M5 J1.4.2 新建Excel工作簿
1.4.3 获取工作表对象句柄
/ Y% k& F7 u( M: k: [$ y) Y9 Q1.4.4 插入、复制、删除、移动和重命名工作表
9 W! h& Y5 V* w1.4.5 页面设置
1.4.6 选取工作表区域
8 I, g" o" w; c1.4.7 设置行高和列宽
( n& O) c* ]9 T5 ^/ ^' }1.4.8 合并单元格
1.4.9 边框设置
! @7 U8 @" w8 H8 V+ ~5 p1.4.10 设置单元格对齐方式
. P9 g2 ~, ^0 P8 R% W4 n% H1.4.11 写入单元格内容
2 |1 |- N" G8 S, [  E$ A1.4.12 插入图片
1.4.13 保存工作簿
1.4.14 完整代码
! z% s* z1 h& y. ^
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
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
4 [9 M7 X1 ?) j: l: ?; T$ v- _2.2.1 调用dlmread函数写入数据
2.2.2 调用fprintf函数写入数据
( ^9 f1 c  Z* s: J8 O2.3 案例5：从Excel文件中读取数据
1 u  T; t# G5 L( y* j6 K- {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
+ y7 }' `/ a1 W8 H2 K% s* g2.4 案例6：把数据写入Excel文件
! I- \' q: y1 X0 i' B, n2 G
1 B. P+ U& j1 a# b' v第3章 数据的预处理
. d4 l' t* b- W' t) K  X' F3.1 案例7：数据的平滑处理
, d$ X. n' f4 o: s* R3.1.1 smooth函数
3.1.2 smoothts函数
$ b3 S8 A8 n9 V* }9 Z9 R8 O5 Y8 y3.1.3 medfiltl函数
1 d2 B% k4 u  W3 R# ~3.2 案例8：数据的标准化变换
3.2.1 标准化变换公式
- c, u& {' e2 T- F  l6 h" O5 z3.2.2 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

% U9 h) _% u1 O1 A+ M; }第4章 生成随机数
4.1 案例10：生成一元分布随机数
: d+ E3 w2 P- }. U* B* ?6 W' ^4.1.1 均匀分布随机数和标准正态分布随机数
. D* F/ O% A! A* \7 z4.1.2 RandStream类
4.1.3 常见一元分布随机数
! {7 {; r2 P' l4.1.4 任意一元分布随机数
- n) W+ K+ C0 @# M4.2 案例11：生成多元分布随机数
& m" [' F" ?" v4.3 案例12：蒙特卡洛方法
- j8 S+ f! o$ 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
4.3.4 用蒙特卡洛方法求积分
/ R( t) P+ ~, I& M  L  H4.3.5 街头骗局揭秘
+ A; C0 z  c: @8 g
6 t7 r  M" y1 g$ q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
4 G0 |" e9 w% s/ g* O5.2 案例14：正态总体参数的检验
$ ^$ p8 T6 M) c) q$ W1 C" e5.2.1 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
. C- N* Y7 s2 Y$ n8 [1 U5.2.4 总体均值未知时的单个正态总体方差的检验
  g* ~" a. W, x5 Y2 n  s3 I5.2.5 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
# [) e& X, D3 Y1 a$ L5.3.1 案例描述
5.3.2 描述性统计量
( B5 U9 F& U5 K5.3.3 统计图
, y9 E- T2 A, F5.3.4 分布的检验
9 q8 k( L, f9 r+ o) S, s4 j" t5.3.5 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
5.4.4 核密度估计的案例分析
  @7 d9 U7 }. ?& Z6 i6 j
1 k7 l6 I. P. p* ^第6章 Copula理论及应用实例
* M0 J% X0 s) d2 h. V7 @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 q' k, S8 U9 t4 z$ P6.2.1 正态Copula函数
6.2.2 τ-Copula函数
& x% K& C  }1 X6.2.3 阿基米德Copula函数
9 M/ g4 V  @) J3 @$ O6.3 Copula函数与相关性度量
6.3.1 Pearson线性相关系数r
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
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
, d  \' p7 Q+ w, R/ h6.4.1 案例描述
6.4.2 确定边缘分布
6.4.3 选取适当的Copula函数
6.4.4 参数估计
1 R+ z! d1 \8 L1 p3 X. Y6.4.5 与Copula有关的MATLAB函数
. Q5 ?- ?( F8 y9 J- w% Y% z6.4.6 案例的计算与分析
; I3 n) c7 U2 Z  @
第7章 方差分析
8 Z' b/ C" l5 f7 y, G7.1 案例18：单因素一元方差分析
2 l0 E7 Z6 q8 p3 j0 y0 j. Z- J# H7.1.1 单因素一元方差分析的MATLAB实现
: d9 ~! o& J% W, Q" I" S' Z7.1.2 案例分析
9 ]" M7 `$ Q4 @- u' @7.2 案例19：双因素一元方差分析
( J, Q3 X+ [# _/ i6 p7 z4 a7.2.1 双因素一元方差分析的MATLAB实现
3 D8 V; c% I! {. p7.2.2 案例分析
7 z; R+ \6 V. B9 L0 y' s3 H$ v, A7.3 案例21：多因素一元方差分析
& I+ z* |$ S3 l& L+ o& i$ x7.3.1 多因素一元方差分析的MATLAB实现
7 t% ^! a  O: {% ^5 J6 [8 v7.3.2 案例分析一
  p! `* l! b4 q, H7 R* ?# O( o5 [+ n7.3.3 案例分析二
  B% C8 h" [9 J1 o8 b7.4 案例20：单因素多元方差分析
7 @: W# n6 T) ?  \( F3 K# o7.4.1 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
+ P2 C6 D! `7 h3 O7.5.2 Kruskal-Wallis检验的案例分析
( Z) i( `, T" _5 s7.5.3 Friedman检验的案例分析

" o4 _8 d( l  V) l4 a+ ~第8章 数据拟合
! A! g) H' h3 o3 V8.1 案例23：一元线性回归分析
) B0 k. @7 p( n% y8.1.1 数据的散点图
8.1.2 调用regress函数作一元线性回归分析
6 J, p2 D$ M0 X! a3 u8.1.3 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
& Z% p2 I. S& h% v6 _/ `8.2 案例24：一元非线性回归分析
# ]5 N% b: {! d: g7 r6 s8.2.1 数据的散点图
; K6 T+ m$ ?# Y' R/ c: g8.2.2 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
8.3 案例25：多重回归分析
8 n! F) `0 D; h% L8.3.1 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
( y# G8 b  K* ^/ H9.1.1 距离和相似系数
' L$ J  |. r8 h2 h8 {( K9.1.2 系统聚类法
; ]8 Z3 s+ {+ @8 ~) `( B0 E  _  _9.1.3 K均值聚类法
2 q" B8 `' R3 z8 T+ w3 U" B9.1.4 模糊C均值聚类法
9 D9 ~9 v* ]0 E2 X2 c' ~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
  \$ G  c5 g0 ], f, C: m9.2.2 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
$ @( g6 c% `% x7 r9 b2 j9.3.1 K均值聚类法的MATLAB函数
3 u. g4 E% g0 j& z7 m2 B$ x, j; P9.3.2 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
, F" s/ _6 }3 \5 X8 l9.4.2 模糊C均值聚类法案例
. ]+ s( E# r5 g# V! K/ C, {
第10章 判别分析
, |: b. x& O/ Y4 z0 u. U# J10.1 判别分析简介
  M1 L1 o4 @6 \2 n- O- P6 l10.1.1 距离判别
! B  F" v; `7 _10.1.2 贝叶斯判别
8 C+ C/ v* e. s* m" h3 R6 |10.1.3 Fisher判别
& j9 s# R1 e% X  U2 L! A10.2 案例29：距离判别法的案例分析
10.2.1 classify函数
; D+ ^& o" u4 r: d: J$ z0 s10.2.2 案例分析
10.3 案例30：贝叶斯判别法的案例分析
: V  k( V5 _6 B1 S6 _; y9 {8 e10.3.1 NaiveBayes类
& U5 k5 n# n- w+ u$ G+ {10.3.2 案例分析
7 _, F  h4 i" ^; o, ^10.4 案例31：Fisher判别法的案例分析
( Q/ x3 ~& B3 u9 G10.4.1 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
( R* j* z3 K! G; E8 o11.1.1 主成分分析的几何意义
11.1.2 总体的主成分
11.1.3 样本的主成分
2 J. C" a& ^# {: Q( h* b1 g, F9 n11.1.4 关于主成分表达式的两点说明
, R! J6 V5 ?/ Y7 o8 H) L* |9 K11.2 主成分分析的MATLAB函数
4 ~6 L1 M% i  \11.2.1 pcacov函数
6 e% \2 B  [8 V6 W* F0 y11.2.2 princomp函数
. ~1 z' I8 }4 E3 ^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
) I, s- B8 |; v$ s7 F, l11.3.2 结果分析
11.4 案例33：从样本观测值矩阵出发求解主成分
& \& H/ p' F1 h9 l' r! c/ N8 z0 y: O11.4.1 调用princomp函数作主成分分析
11.4.2 结果分析
- |7 u5 _% }: c4 [( S+ X1 E% V* a" s" O' w11.4.3 调用pcares函数重建观测数据

- [2 e3 v% j& H, W/ V第12章 因子分析
: e1 e3 G" W3 W1 ?4 c$ F0 X12.1 因子分析简介
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
7 c1 w5 u4 ~- s. a9 O  e12.1.4 因子旋转
12.1.5 因子得分
12.1.6 因子分析中的正teywood现象
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
  w/ S9 B: o+ z0 r- Q$ K' C12.4 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
# q, C/ w9 r! |2 P7 R& n7 x3 p1 VA.1 案例36：基于图像资料的数据重建与拟合
- \" t5 \, b+ PA.1.1 案例描述
A.1.2 重建图像数据
. E2 F1 k. J: }1 C: b6 a+ V4 ^A.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
! \5 Z. B( @& X% _+ x* I  eA.2.2 真彩图像分割案例
; k8 \- x% I0 ]- W! [  Y" |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
) V: e6 g7 V% U% |! IA.3.2 中位数算法原理
A.3.3 本案例的MATLAB实现一
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
A.4.1 样本图片的预处理
5 x/ m/ r6 ^; b8 j; EA.4.2 创建朴素贝叶斯分类器对象
' c) r9 g  A9 w1 ]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
% J. T! M  W$ n1 _7 GA.5.1 基于主成分分析的图像压缩与重建原理
8 h4 V; X- ?1 MA.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
参考文献

; Y# ]: N7 i; f+ T2 c( Qhttp://yunpan.cn/QaypQGgIZb2iv （提取码：999a）
/ V# ~$ h& C! N) ~. x# ?& I

wr1996

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