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

2 P! R  a) P. b内容提要:
& X! m: }, ]$ [; ]! D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。
# O8 ~  p3 c( S+ H- A% G, q
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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
第1章 利用MATLAB生成Word和Excel文档
3 H! `$ E  w+ D" B7 R1.1 组件对象模型(COM)
1.1.1 什么是CoM
1.1.2 CoM接口
9 y* ?! b( P2 {/ v1.2 MATLAB中的ActiveX控件接口技术
0 O2 |) a( w( Y3 N7 l1 e" {1.2.1 actxcontrol函数
; C0 Z( }( i0 P& F7 r1.2.2 actxcontrollist函数
- G, i+ G6 X  t1.2.3 actxcontrolselect函数
1.2.4 actxserver函数
1.2.5 利用MATLAB调用COM对象
7 T( u+ i+ K3 W# a9 W9 N3 I1.2.6 调用actxserver函数创建组件服务器
- |0 [9 P/ k: x1.3 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
# d/ _2 G5 A( B1.3.3 插入表格
1.3.4 插入图片
! a: o6 b! i" E  s1.3.5 保存文档
1.3.6 完整代码
1.4 案例2：利用MATLAB生成Excel文档
# I! O5 E* g) T, j1.4.1 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
1.4.4 插入、复制、删除、移动和重命名工作表
; m+ R1 d+ ?7 v! T1 s1.4.5 页面设置
( N7 ?. B6 Q$ m1 I  i7 U) V9 f1.4.6 选取工作表区域
1.4.7 设置行高和列宽
' f1 Z) _; F% ]  C1.4.8 合并单元格
& ]+ Y" k4 e2 n, x1.4.9 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
9 [+ \/ r  C7 Z+ N( m1.4.12 插入图片
1.4.13 保存工作簿
4 L* C5 w  f( O9 t5 P% \- `. I1.4.14 完整代码

第2章 数据的导入与导出
2 z' ?& V. x$ E( p4 ^- y1 d' J2.1 案例3：从TXT文件中读取数据
! Z" E3 Q) z# ]$ q0 R2 t! ^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
3 c& X1 @1 F3 r' k. b2.1.3 调用低级函数读取数据
) f. ~- ?/ e* E% d/ s2.2 案例4：把数据写入TXT文件
2.2.1 调用dlmread函数写入数据
5 g4 T2 b% U& `. D4 B) ?& g1 z2.2.2 调用fprintf函数写入数据
2.3 案例5：从Excel文件中读取数据
1 L* t! `' M" S& V7 a8 r' G2.3.1 利用数据导入向导导入Excel文件
0 a0 Q& @1 ?! u- O1 w6 |! r2.3.2 调用xlsread函数读取数据
; S( M5 k$ {; G- U! M( k2.4 案例6：把数据写入Excel文件

第3章 数据的预处理
3.1 案例7：数据的平滑处理
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
; P/ L7 o3 @  F" C9 z3.2.1 标准化变换公式
3.2.2 标准化变换的MATLAB实现
" |. {4 n" S$ w+ L0 |1 i5 ^3 u5 ^' n" Y3.3 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
7 t. J- Q4 K7 r" y5 O3.3.2 极差归一化变换的MATLAB实现

第4章 生成随机数
2 ]8 g6 }2 z" b3 H/ O4.1 案例10：生成一元分布随机数
+ x( c( C( ~% d) H5 k. Z/ S4.1.1 均匀分布随机数和标准正态分布随机数
4.1.2 RandStream类
4.1.3 常见一元分布随机数
4.1.4 任意一元分布随机数
* U% S( W" d4 t7 x4.2 案例11：生成多元分布随机数
4.3 案例12：蒙特卡洛方法
4.3.1 有趣的蒙提霍尔问题
4.3.2 抽球问题的蒙特卡洛模拟
3 c- ]  g9 @8 A, a8 g4.3.3 用蒙特卡洛方法求圆周率
4.3.4 用蒙特卡洛方法求积分
4.3.5 街头骗局揭秘
* B) g, Z9 h- \1 O+ f
3 Z) z) P5 q8 {' ?2 k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
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
+ v% ]3 |' A4 E8 d/ J% @5.2.2 总体标准差未知时的单个正态总体均值的检验
: @4 ^. N4 }# ]2 l7 m0 z" E$ o1 S9 o5.2.3 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
0 D! \: |1 m6 o5.3.2 描述性统计量
6 _# y  D: _/ S( ?( H5.3.3 统计图
, E1 V; h1 h3 [. P5.3.4 分布的检验
5.3.5 最终结论
& o) }9 \+ m7 R0 ?+ X$ s' [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
% u. `7 X+ r5 _6 N1 S9 e5.4.4 核密度估计的案例分析
: \3 \. V0 ?. O, Z- X' E' R% F
' S! ]! ^" k$ R: Z( Q第6章 Copula理论及应用实例
& j) p# {' [+ }; D" _: m3 R6.1 Copula函数的定义与基本性质
7 d& [, X# ~9 F6 b6.1.1 二元Copula函数的定义及性质
" z, p( Q2 S+ g% O% q/ a3 o6.1.2 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
: `7 o8 s0 U/ h# l/ O. Q" P6.2.2 τ-Copula函数
1 Z3 _5 b+ H; i6.2.3 阿基米德Copula函数
% {2 F8 d/ t2 M6.3 Copula函数与相关性度量
+ L+ P) m: w" |) f6.3.1 Pearson线性相关系数r
" j' a: m, `% x7 Q. R% H8 U$ Y8 D6.3.2 Kcndau秩相关系数τ
% ]! N9 ?* l2 U& s6.3.3 Spearman秩相关系数ps
6.3.4 尾部相关系数又
  v0 t% o% b, v; C8 A6.3.5 基于Copula函数的相关性度量
8 H2 F9 w; j* h, N! `& [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
: ~* \+ Y! x. G8 t. `6.4.1 案例描述
6.4.2 确定边缘分布
4 v7 O% }, h2 M+ l+ S4 }4 _. o6.4.3 选取适当的Copula函数
6.4.4 参数估计
3 w: Z6 j% V( n# t6.4.5 与Copula有关的MATLAB函数
6.4.6 案例的计算与分析

0 H6 n4 Z9 @9 ^+ p! r! u第7章 方差分析
+ W0 @4 T- f# S# u$ C7.1 案例18：单因素一元方差分析
# m$ f% y" k8 V3 B" f7.1.1 单因素一元方差分析的MATLAB实现
/ y$ }" F5 d! k8 B+ B8 z0 w7.1.2 案例分析
7.2 案例19：双因素一元方差分析
7.2.1 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
: u$ ]! K2 W, u, j7.3.1 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
7.4 案例20：单因素多元方差分析
1 A1 Y, A2 S$ s& w9 M7.4.1 单因素多元方差分析的MATLAB实现
5 i) m; T' L; }( \: o7 D% v7.4.2 案例分析
7.5 案例22：非参数方差分析
' t0 }3 m  o; }* m' I3 o7.5.1 非参数方差分析的MATLAB实现
7.5.2 Kruskal-Wallis检验的案例分析
7.5.3 Friedman检验的案例分析
- h2 V. [% y! w! R& P7 d- o
第8章 数据拟合
7 G4 ]# c4 t" f1 Z4 d- N/ ~+ i8.1 案例23：一元线性回归分析
8.1.1 数据的散点图
" G4 x: N( W) \) |3 T8.1.2 调用regress函数作一元线性回归分析
" G2 Z5 t9 d$ X' D+ O8.1.3 调用regstats函数作一元线性回归分析
- B# O9 L5 N* ^9 s+ s9 ^9 q8.1.4 调用robustfiti函数作稳健回归
8.2 案例24：一元非线性回归分析
' M- I* t$ r; T( }1 e8 t3 H! d8.2.1 数据的散点图
- p/ W1 E8 \( C' V8.2.2 调用nlinfit函数作一元非线性回归分析
% i" E) p! c# Y8.2.3 利用曲线拟合工具cftool作一元非线性拟合
3 Q* u- b) B" z9 F8.3 案例25：多重回归分析
' h# T. f) O4 v5 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
3 a1 M5 B' |1 i/ z8 ?
第9章 聚类分析
9.1 聚类分析简介
# v! v2 S/ n- b% P9.1.1 距离和相似系数
9.1.2 系统聚类法
9 A! B% r( j( V1 A& {9.1.3 K均值聚类法
9.1.4 模糊C均值聚类法
7 u! {, M0 [3 I4 v4 P. L8 C7 s' B9.2 案例26：系统聚类法的案例分析
* K: F) r/ H( Y6 z9 o9.2.1 系统聚类法的MATLAB函数
- v3 W* K: u0 X2 Q9.2.2 样品聚类案例
! ]3 R# D! l4 \/ 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
9.3.1 K均值聚类法的MATLAB函数
, `3 u8 U8 f, h$ U/ q! v3 ^) Z9.3.2 K均值聚类法案例
6 m9 c8 j" s3 L3 b& V9.4 案例28：模糊C均值聚类法的案例分析
7 |3 C) o: H: f' s/ Y9.4.1 模糊C均值聚类法的MATLAB函数
1 Q5 B0 p/ R- d9 O4 R& H' F9.4.2 模糊C均值聚类法案例
: S  e+ g* s* l4 |
第10章 判别分析
7 A8 B( J" Q1 p1 J10.1 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
. i# `& ~  U1 @- i, R10.2.1 classify函数
5 o" U( Q  ]" i- v10.2.2 案例分析
10.3 案例30：贝叶斯判别法的案例分析
3 `0 y7 j  |2 S& N. ?/ `10.3.1 NaiveBayes类
1 A- X# U# J" F2 b8 n+ A10.3.2 案例分析
10.4 案例31：Fisher判别法的案例分析
, G! a+ z2 [* W10.4.1 Fisher判别分析的MATLAB实现
" T) m" C& K6 S' t) I8 ?10.4.2 案例分析

第11章 主成分分析
11.1 主成分分析简介
11.1.1 主成分分析的几何意义
& Q6 T& @0 ^6 h- i( K8 C11.1.2 总体的主成分
11.1.3 样本的主成分
  k, P6 F" S& [, t; L11.1.4 关于主成分表达式的两点说明
11.2 主成分分析的MATLAB函数
! x% h9 c1 D$ m  p% w11.2.1 pcacov函数
11.2.2 princomp函数
11.2.3 pcarcs函数
# z8 p1 o% A; Z11.3 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
/ a6 U& A  x$ I; B# O, _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 X. Y& `# _8 j% y9 L& K# o" M8 i11.4.2 结果分析
11.4.3 调用pcares函数重建观测数据
: T$ D0 t+ D6 l' Y* i3 g% C  j
第12章 因子分析
12.1 因子分析简介
3 W' e! J6 A% G( T& g12.1.1 基本因子分析模型
* r/ o2 Y- H$ @: Q12.1.2 因子模型的基本性质
$ g0 \1 R. I( |6 F: I$ i12.1.3 因子载荷阵和特殊方差阵的估计
12.1.4 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
" B! u4 {: H5 t6 s12.4 案例35：基于样本观测值矩阵的因子分析
- z1 V  c/ `+ I) r12.4.1 读取数据
/ W+ b5 T) s  `+ l" w: Y9 S12.4.2 调用factoran数作因子分析
' t5 [& X2 @; P3 A: W
. G. D1 e& |( E1 M% Y( M# L. W% o附录A 图像处理中的统计应用案例
3 S+ {* c( L% N$ y, K) @A.1 案例36：基于图像资料的数据重建与拟合
' k) `1 f. U+ I4 k- ]+ W( @A.1.1 案例描述
% c9 ~+ y+ a0 m- UA.1.2 重建图像数据
A.1.3 曲线拟合
6 v5 {& b  E$ |. ZA.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
* K; u$ P) y% q* WA.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
A.3.2 中位数算法原理
$ _- o' D/ D* }$ a3 p2 g! i+ cA.3.3 本案例的MATLAB实现一
1 B3 i$ O5 x$ I/ l% NA.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
% x) I( \2 [+ a5 J/ fA.4.1 样本图片的预处理
9 [) f1 z! K, k* e. D) f0 g5 qA.4.2 创建朴素贝叶斯分类器对象
, k# ]3 C! R; z# N# i5 {% c' RA.4.3 判别效果
5 f- O% f: q2 WA.5 案例40：基于主成分分析的图像压缩与重建
! H( m$ Y1 B/ j" ]% z7 ]A.5.1 基于主成分分析的图像压缩与重建原理
3 E, _6 z3 v& u7 `/ ?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
, {+ n  q  L* q7 J$ Z+ G3 C* x参考文献
6 O6 N& y; J' K9 T$ f
http://yunpan.cn/QaypQGgIZb2iv （提取码：999a）

* o; Z  `/ e& t3 h' e! v" ~! d

wr1996

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