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' @: G+ c$ ~( `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。

2 A' @3 @+ n/ B2 J6 b, ^5 A4 x编辑推荐
' r2 b- M- x- I( j7 G' u《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
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
1.1.2 CoM接口
1.2 MATLAB中的ActiveX控件接口技术
0 l; t. L, v1 x7 w2 e1.2.1 actxcontrol函数
1.2.2 actxcontrollist函数
; M% f8 q% l( s/ \! E1.2.3 actxcontrolselect函数
: x- S) o6 E! L1.2.4 actxserver函数
1.2.5 利用MATLAB调用COM对象
- o$ x2 |" R% x- G- u1.2.6 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
* i) @3 ]$ K# e. z! `- A1.3.4 插入图片
1 V) I! N( U1 o, Q4 N1.3.5 保存文档
1.3.6 完整代码
1.4 案例2：利用MATLAB生成Excel文档
1.4.1 调用actxserver函数创建MicrosoftExcel服务器
2 E5 O7 X5 \8 }8 \% r1.4.2 新建Excel工作簿
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
0 V+ }) t8 S; k) \1.4.5 页面设置
1.4.6 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
( e! V2 O& R8 z2 z. ?1.4.9 边框设置
  ~4 q+ B9 g" S; {- U2 ~' V6 ~1.4.10 设置单元格对齐方式
! D4 P& `, {( ]( H5 s1.4.11 写入单元格内容
( V/ L) |4 U) u) o, ~5 J1.4.12 插入图片
/ z3 u, N0 f, V, j: C. \* _1.4.13 保存工作簿
1.4.14 完整代码

1 h3 T7 F' ~9 R2 Y/ k- h第2章 数据的导入与导出
1 r- ?  x5 R/ U9 Q1 s& a# v4 @% ~. s2.1 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
5 f" f, O# {; d) y7 {2.1.3 调用低级函数读取数据
1 |& C% W- U/ w' U2.2 案例4：把数据写入TXT文件
2.2.1 调用dlmread函数写入数据
8 o" Y6 V3 W! `1 \6 ~  {5 w2.2.2 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
. I8 Z- S- k/ _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
5 r5 U" O3 x4 o; b: V
- s* h5 N, x4 r) Q. M+ y' Y. k第3章 数据的预处理
  v8 ~6 l' }. V6 v! b0 V) r3.1 案例7：数据的平滑处理
3.1.1 smooth函数
2 {/ b/ r8 q1 X# g3.1.2 smoothts函数
3.1.3 medfiltl函数
3.2 案例8：数据的标准化变换
* e" d4 s' d% t4 V: s3.2.1 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
; E8 v2 }, i. \: n3.3.1 极差归一化变换公式
3.3.2 极差归一化变换的MATLAB实现
# b% }  ~" r/ V: m8 F- E) ~" G
+ s$ O2 \2 i" C! a  D4 e第4章 生成随机数
4.1 案例10：生成一元分布随机数
& a1 M- h/ y/ I/ e4.1.1 均匀分布随机数和标准正态分布随机数
( k7 u! T: f+ A1 R# X4.1.2 RandStream类
1 \" X6 l, c+ t( u) O; `# s% P4.1.3 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
+ M$ A; n# C6 ~  F' D' m  u4.3 案例12：蒙特卡洛方法
1 X8 _$ Q2 b/ j: g" c! K4.3.1 有趣的蒙提霍尔问题
4.3.2 抽球问题的蒙特卡洛模拟
( y' t- |2 y, v6 f6 H5 Y; z, {4.3.3 用蒙特卡洛方法求圆周率
9 B+ b; W  x; ^4.3.4 用蒙特卡洛方法求积分
4.3.5 街头骗局揭秘
4 o( v7 T$ c$ l
6 r0 ~& r! S) t+ [第5章 参数估计与假设检验
7 c/ A" l' E1 M& \3 o4 O2 v5.1 案例13：常见分布的参数估计
) [& I+ O: ]% b# U' u; K5.2 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
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
' a0 b! o) Y2 f) j, X5.2.5 总体均值未知时的两个正态总体方差的比较检验
$ u' N$ L% W, j( [) y( R5.3 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
5.3.3 统计图
- ]; |1 d  y4 B5.3.4 分布的检验
" Y) L5 W" q4 n, f5.3.5 最终结论
5.4 案例16：核密度估计
5.4.1 经验密度函数
$ \+ e+ u* C3 F6 L/ n. ~1 ?0 s7 U5.4.2 核密度估计
5.4.3 核密度估计的MATLAB实现
/ w, e. r4 e9 I* z$ j0 p5.4.4 核密度估计的案例分析
+ S. g; Y1 i( m7 O
+ A3 C" x' m+ O第6章 Copula理论及应用实例
6.1 Copula函数的定义与基本性质
2 m: ]* z- o( {5 N( J" W6.1.1 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
$ G  b9 X+ L) _2 p9 C& }+ c6.2.1 正态Copula函数
6.2.2 τ-Copula函数
5 o! A" N' i% O0 l4 \6.2.3 阿基米德Copula函数
6.3 Copula函数与相关性度量
7 [# a0 ~6 E+ b! P6.3.1 Pearson线性相关系数r
  M# Z) D* @& _1 w; W6.3.2 Kcndau秩相关系数τ
  P8 Y! d. _% H9 m3 @6.3.3 Spearman秩相关系数ps
6.3.4 尾部相关系数又
9 P+ I: S. O( ^! V6.3.5 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
2 [( E" [6 |6 O& F2 G6.4 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
6.4.3 选取适当的Copula函数
6.4.4 参数估计
& c% M1 B3 T1 v. i6.4.5 与Copula有关的MATLAB函数
+ {( V6 U1 k* R: c' A6.4.6 案例的计算与分析
9 Q, {2 ]8 }' t4 r% [! e; A  X5 @
第7章 方差分析
- f  d7 D2 Y" c2 S8 i7 o7.1 案例18：单因素一元方差分析
" Q$ G. h) e  J3 n3 l% L7.1.1 单因素一元方差分析的MATLAB实现
3 a+ n! c2 M' m! K" [: I7.1.2 案例分析
9 m/ U  G& r* H& A! v& Z7.2 案例19：双因素一元方差分析
0 ^+ s" c- T" x7.2.1 双因素一元方差分析的MATLAB实现
7.2.2 案例分析
% ]$ J; Y3 h1 g: N  i7.3 案例21：多因素一元方差分析
5 U0 n- ?# X  G) f, P. i, }8 T7.3.1 多因素一元方差分析的MATLAB实现
7.3.2 案例分析一
$ u' ?5 Q7 z; K- |, g  M7.3.3 案例分析二
7.4 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
8 i! h7 f# d5 i& F8 n7.4.2 案例分析
7.5 案例22：非参数方差分析
8 W. T9 H' c# [% [) X& ~9 \7.5.1 非参数方差分析的MATLAB实现
( R- X& ]: f0 k7.5.2 Kruskal-Wallis检验的案例分析
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
% I5 B( g. c4 u, @8.1.1 数据的散点图
0 k. Y' W7 o% Q# h2 C8.1.2 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
7 V. m8 d4 ^4 ?+ f8.2.2 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
' m( B5 ]* c6 a9 e8.3 案例25：多重回归分析
4 `) Z0 t5 w& b* w& Y* {8 c8.3.1 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
1 ?6 L3 m4 _: M/ Q/ g
9 @6 O1 t  F9 `) H第9章 聚类分析
' r0 P0 U' E- C+ Y9.1 聚类分析简介
9.1.1 距离和相似系数
& o2 W8 ]; i; i0 F2 }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
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
) \( Q$ I. J* }: C0 g5 I- H6 x* p9.2.2 样品聚类案例
9.2.3 变量聚类案例
) S7 g" @9 N, P3 ]0 G3 v2 p9.3 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
! f* g( V7 y) V  I9.4 案例28：模糊C均值聚类法的案例分析
. _# C9 o4 `' X0 v0 p8 E! ]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
) N6 ?  L4 D$ m+ f, P
第10章 判别分析
. N( g$ k0 k6 {; i( I3 X/ E10.1 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
4 {5 F$ b; z: B0 \3 u10.2 案例29：距离判别法的案例分析
2 k7 O9 p) d8 E5 `10.2.1 classify函数
) A6 s% ~/ s8 g/ I6 d' u10.2.2 案例分析
, `+ P1 b9 w" w10.3 案例30：贝叶斯判别法的案例分析
$ ^& n0 V5 M3 Q; k0 `4 B5 i3 U10.3.1 NaiveBayes类
3 ^& R! W( J' u$ v. S10.3.2 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
8 F, e: \! f5 I% p10.4.2 案例分析
* j" E% s6 O5 S. P: K" ]
第11章 主成分分析
0 |  E# }( ^: Y0 q: l8 a11.1 主成分分析简介
11.1.1 主成分分析的几何意义
0 `! o& u  e" M+ E11.1.2 总体的主成分
11.1.3 样本的主成分
4 k8 W. F2 A* ], Y* |+ R11.1.4 关于主成分表达式的两点说明
11.2 主成分分析的MATLAB函数
11.2.1 pcacov函数
1 o, y, V( v" ^2 M9 K: u11.2.2 princomp函数
11.2.3 pcarcs函数
1 r' R/ ]7 Z! t6 a) N' }  k! M11.3 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
11.4.2 结果分析
! V2 K8 v# w$ _& f% G11.4.3 调用pcares函数重建观测数据

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
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
0 C( _; i9 v4 q; ?" Z1 P12.1.4 因子旋转
9 r, `$ l) U4 p3 C. I12.1.5 因子得分
12.1.6 因子分析中的正teywood现象
( e1 w3 @" {) @9 E2 \; j! i5 [7 Q; k12.2 因子分析的MATLAB函数
3 q( r: C. B, A2 W& u, |% t- @12.3 案例34：基于协方差矩阵或相关系数矩阵的因子分析
9 H# u  ~# w+ A12.4 案例35：基于样本观测值矩阵的因子分析
- e' A. Y. v! }* U0 Y5 S$ h12.4.1 读取数据
& I: g8 R0 w2 `3 @) l12.4.2 调用factoran数作因子分析
" ]* h/ X( J0 j4 i! Z3 T
& b& h% Q' n* o* b4 w附录A 图像处理中的统计应用案例
- H: T- F. o+ p( S+ lA.1 案例36：基于图像资料的数据重建与拟合
" A+ l' y% e; D. k0 NA.1.1 案例描述
: x: R0 w% ~/ r, I6 J6 X( S+ \A.1.2 重建图像数据
0 Z: \1 y7 _: u, R5 ~A.1.3 曲线拟合
+ T' O) T2 S/ j2 T2 u1 FA.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
+ f/ E- E, s- o" MA.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, I) Q6 U1 w) v" C5 _& b$ z0 ZA.3.2 中位数算法原理
  _2 U3 @7 J( U1 e/ X$ H- bA.3.3 本案例的MATLAB实现一
, i' g0 q/ L( RA.3.4 本案例的MATLAB实现二
0 E# L6 W7 k! F, g& a8 O4 NA.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
A.4.2 创建朴素贝叶斯分类器对象
A.4.3 判别效果
' L+ ~# P- o! H6 r7 nA.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
; D. e6 J, L& ]9 p1 V9 X0 w( K# }A.5.2 图像压缩与重建的MATLAB实现
* r: p' k2 ~) ~# [& i附录B MATLAB统计工具箱函数大全
4 I. B, j- Q2 \: l参考文献
$ F  T6 g. O! m) |+ U
; N) |. p7 c! s. H5 ^9 Jhttp://yunpan.cn/QaypQGgIZb2iv （提取码：999a）

wr1996

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