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

. ~" D- }3 C: n. T  y# ?! V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。
. g) k6 r3 b+ S
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。
: u/ d, }0 ?( L目录
. [$ Z, P3 W" O2 n1 p. h" y- t第1章 利用MATLAB生成Word和Excel文档
) \1 m4 |6 R# ^( a) M! y1.1 组件对象模型(COM)
. p5 U! F: ~& L6 P1.1.1 什么是CoM
1.1.2 CoM接口
* z# h) r  a6 x2 j9 C7 S1.2 MATLAB中的ActiveX控件接口技术
0 C  N( ~7 Z8 W2 \; Q! s1 b1.2.1 actxcontrol函数
1.2.2 actxcontrollist函数
1.2.3 actxcontrolselect函数
1.2.4 actxserver函数
, V; F- H' s# `9 e6 U, w1.2.5 利用MATLAB调用COM对象
" f+ ~' ~# R9 r) J& t; ?1.2.6 调用actxserver函数创建组件服务器
8 C. W' O; _; Q) B5 d! j8 H1.3 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
1.3.4 插入图片
4 G" y# x2 a" ^) L, Z8 e9 W1.3.5 保存文档
1.3.6 完整代码
+ j0 {# V( e) a; S1.4 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
1.4.2 新建Excel工作簿
1.4.3 获取工作表对象句柄
- y7 c+ y2 K& r1.4.4 插入、复制、删除、移动和重命名工作表
1.4.5 页面设置
1.4.6 选取工作表区域
! I" x* d( f9 u( ?" Z6 d1.4.7 设置行高和列宽
8 X7 E$ [8 q# W5 _# M1.4.8 合并单元格
4 J' y: T8 p) P  U1.4.9 边框设置
1.4.10 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
1.4.13 保存工作簿
1.4.14 完整代码
& `5 H( x! Y  C3 T: W
" n! j; j# V5 x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
7 X5 Y, S" p6 F* }6 p2.1.2 调用高级函数读取数据
2.1.3 调用低级函数读取数据
8 J1 H1 c2 b  d% c8 ?$ _2.2 案例4：把数据写入TXT文件
: A" Z4 P- |+ Y: `' Y2.2.1 调用dlmread函数写入数据
  I: p0 X" g2 t( G5 d2.2.2 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
2.4 案例6：把数据写入Excel文件
4 E" ^* h: i* I0 |5 F% p& |% f, H
: n1 `' e, Q3 S0 T: E$ L' Z第3章 数据的预处理
3.1 案例7：数据的平滑处理
. y6 {! b/ D7 q. W0 a7 ?, L3.1.1 smooth函数
7 ?$ p0 {0 W0 P: v9 T  z" ^  i3.1.2 smoothts函数
4 h# i; i2 K3 H3.1.3 medfiltl函数
- [# A9 W! ]! |* z3.2 案例8：数据的标准化变换
3.2.1 标准化变换公式
' v5 E4 a1 ~8 d* l( T4 m( ~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
7 D; R: a# S" V. `1 q  q3.3.1 极差归一化变换公式
3.3.2 极差归一化变换的MATLAB实现
7 k; w( R) v6 q1 @; M
8 A) D0 o& ^6 @* [1 Q7 m$ s第4章 生成随机数
4 i  n* X; L. l$ Z4.1 案例10：生成一元分布随机数
" g' b4 X) a9 N# P' K1 [+ k4.1.1 均匀分布随机数和标准正态分布随机数
1 t+ |" B- @, S4.1.2 RandStream类
4.1.3 常见一元分布随机数
" J" B* P% I/ z4.1.4 任意一元分布随机数
4.2 案例11：生成多元分布随机数
4.3 案例12：蒙特卡洛方法
/ \6 L" k6 \6 k: p7 M8 ?4.3.1 有趣的蒙提霍尔问题
0 p0 S. f5 |+ `' Z. Z7 o2 C& q% x4.3.2 抽球问题的蒙特卡洛模拟
* `# L/ O8 F% n& d: C4.3.3 用蒙特卡洛方法求圆周率
9 I- e$ S+ }3 V5 U( \! t4.3.4 用蒙特卡洛方法求积分
4.3.5 街头骗局揭秘
  J! p, s2 |8 H! {; J
2 y$ ~( W* Z, \- _' e, ]+ s第5章 参数估计与假设检验
* X. p4 B! z& }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
5.2.1 总体标准差已知时的单个正态总体均值的检验
0 e' N" F9 |+ v0 x( q8 q5.2.2 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
) Z1 S) t2 \& N( O3 ^7 h. \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
: k: @$ h# N$ L* D# R0 a6 n9 U5.3.1 案例描述
5.3.2 描述性统计量
' L& J: W/ X% ~( ?- w' U5 @5.3.3 统计图
5.3.4 分布的检验
* }, g2 ^; z7 X: \; F( `5.3.5 最终结论
5.4 案例16：核密度估计
, h5 n6 B7 `1 z% K/ w, c5.4.1 经验密度函数
, _  Y; ~2 V0 s+ Q4 I3 |6 I5.4.2 核密度估计
) i" ]! i. z5 Q' D$ O8 \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
, |4 f  g9 Q9 T- U/ e) g
第6章 Copula理论及应用实例
4 b4 ?( n8 U$ l6.1 Copula函数的定义与基本性质
0 m. E. v* Y: t6 a6.1.1 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 B9 o& ]* p2 n' |" w6.2.1 正态Copula函数
6.2.2 τ-Copula函数
6.2.3 阿基米德Copula函数
' q3 ]0 r/ d$ I( r; g/ R+ {6.3 Copula函数与相关性度量
: _9 ]  K. A" n: ^5 B6.3.1 Pearson线性相关系数r
' o+ P( d/ a8 h) Y- M6.3.2 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
- _: E; z( x: ~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
. T/ Y5 ^/ M7 M0 P, n" c* {1 k. U6 N6.4.1 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
6.4.5 与Copula有关的MATLAB函数
6.4.6 案例的计算与分析

第7章 方差分析
) T. i& x% Y) c: _; }3 V7.1 案例18：单因素一元方差分析
; B9 F8 E) B, h6 Z3 ?" Q& ?. e7.1.1 单因素一元方差分析的MATLAB实现
5 y; f9 d+ C+ Y- X! B6 Y  G9 B7.1.2 案例分析
7.2 案例19：双因素一元方差分析
5 X9 k2 x7 ~' E2 V' N7.2.1 双因素一元方差分析的MATLAB实现
7.2.2 案例分析
1 ^. l- q  J! a& X, Y( G  s7.3 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
7.3.3 案例分析二
9 x; z; A6 b7 A9 _5 q7.4 案例20：单因素多元方差分析
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
) t$ I3 m) e2 |9 V! F7.5.2 Kruskal-Wallis检验的案例分析
# e% p$ |- n& ~8 ?7.5.3 Friedman检验的案例分析

第8章 数据拟合
8.1 案例23：一元线性回归分析
8.1.1 数据的散点图
) h5 ?* d, u% \# V- `- B8.1.2 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
8.2.2 调用nlinfit函数作一元非线性回归分析
% X" ^% _' I. \+ q8.2.3 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
1 G3 u1 f* Q, `* W; a8.3.1 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
% x! Y8 a: w! H: t! a1 t1 I5 g2 ]5 i
- n# p7 O4 S* m. Q  v9 I, n0 n第9章 聚类分析
9.1 聚类分析简介
9.1.1 距离和相似系数
9.1.2 系统聚类法
3 X1 g( J& Y  o: c: X  `6 |7 \/ [9.1.3 K均值聚类法
7 S; _( n6 K! G) ]0 i4 ~) W& a7 ~) C9.1.4 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
9.2.2 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
) R" J1 [" r/ |8 p8 z3 I' `5 o9.3.1 K均值聚类法的MATLAB函数
9.3.2 K均值聚类法案例
) v* w( P$ W) p+ v# ~2 U  r9.4 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
: C: V; u3 N+ Y10.1.1 距离判别
" I& V- N1 V; j' Y/ Y; m5 r10.1.2 贝叶斯判别
10.1.3 Fisher判别
3 ~! ?, m, g. }5 e0 T" [$ t# j10.2 案例29：距离判别法的案例分析
10.2.1 classify函数
10.2.2 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
& k* ^9 o! N/ q: m  K10.3.2 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
9 B4 D7 C9 @# g. `( P10.4.2 案例分析

第11章 主成分分析
9 |( O( m% g4 U1 e/ l11.1 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 K) G% `3 m) J$ `; Q7 b11.1.3 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
  l$ I! U# M: f! U- I5 ?11.2.1 pcacov函数
. T( L* H( H$ p( v, o* J11.2.2 princomp函数
11.2.3 pcarcs函数
3 U2 S- Z9 N% H/ U11.3 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
) f) q/ f4 x  U. P& X11.4.1 调用princomp函数作主成分分析
% ~$ [& @% {- q& X  c- h9 F11.4.2 结果分析
& C1 \5 D% j2 ]  U$ _11.4.3 调用pcares函数重建观测数据
; T' }# p2 B) n# t2 m
, a) q" ~9 U- R( I+ G( A第12章 因子分析
12.1 因子分析简介
% c! ?/ O0 z9 V  {8 a12.1.1 基本因子分析模型
12.1.2 因子模型的基本性质
: E8 r( W1 w" g: E/ ?# o: \1 U! b' F12.1.3 因子载荷阵和特殊方差阵的估计
/ D9 {# `* B# m6 a, Y12.1.4 因子旋转
12.1.5 因子得分
12.1.6 因子分析中的正teywood现象
$ W; [$ T* V, ^- X1 t& `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
, s4 P1 f8 J: C' m% F* P/ G/ R; S12.4 案例35：基于样本观测值矩阵的因子分析
12.4.1 读取数据
/ O4 p/ T7 z# Z# R; q12.4.2 调用factoran数作因子分析
8 A# x( |( c9 w& @1 O) S! l
+ J- z  D# X1 Q) i: X: S9 Q; s1 c附录A 图像处理中的统计应用案例
9 z! `9 v+ r4 N% `/ ?; FA.1 案例36：基于图像资料的数据重建与拟合
0 v" j  v! h1 C) ]- |3 N4 M, [A.1.1 案例描述
A.1.2 重建图像数据
A.1.3 曲线拟合
$ h6 L- [/ r" F9 [# T( q  l- [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
A.2.2 真彩图像分割案例
  u) O% Q2 k# }7 ~- ]( `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
A.3.2 中位数算法原理
A.3.3 本案例的MATLAB实现一
# x" I: B& |5 ?# f/ {9 `- i! lA.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
* Z8 R2 R6 h  }2 y3 lA.4.1 样本图片的预处理
; Q0 Y' w( Q( F5 KA.4.2 创建朴素贝叶斯分类器对象
. a: u$ U; |* T: p. r- gA.4.3 判别效果
% N+ b( Q. p4 R# v) BA.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
/ f% ]  q/ \4 I, U1 O8 wA.5.2 图像压缩与重建的MATLAB实现
, }8 c3 z+ {/ g& ?附录B MATLAB统计工具箱函数大全
参考文献
/ ?9 k! b/ m& D7 i7 o% A% z
http://yunpan.cn/QaypQGgIZb2iv （提取码：999a）
8 c2 p7 O$ w) @" t: q/ P1 v9 q
( U2 ^  U) Q# z% n

wr1996

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