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。

  a: @# S: `) R4 J; o编辑推荐
0 ~4 k% o5 Y: E6 S  ^《MATLAB统计分析与应用:40个案例分析》为MATLAB开发实例系列图书。
, x/ a% A- z# B6 T8 M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
/ T7 v1 _) {% W$ S" u1.1.2 CoM接口
3 _# _9 h0 x  V1 o' A( b( Q1.2 MATLAB中的ActiveX控件接口技术
1.2.1 actxcontrol函数
" V6 m" K5 |, p$ P9 W1.2.2 actxcontrollist函数
. F- j! K) X7 ?- f& a* y1.2.3 actxcontrolselect函数
! o: V* E( a8 B" H; J2 M6 C1.2.4 actxserver函数
8 h. H5 O5 i( M" Y+ Y1.2.5 利用MATLAB调用COM对象
6 ]  ]8 o  n& D# J8 v1.2.6 调用actxserver函数创建组件服务器
" w3 i6 ~1 O- F9 d1.3 案例1：利用MATLAB生成Word文档
  E; H" X2 b( p  ?; Y9 a" y1.3.1 调用actxserver函数创建MicrosoftWord服务器
7 r! @& K+ G' a; ?7 d( `1.3.2 建立Word文本文档
1.3.3 插入表格
. u/ c/ ?$ X8 l$ A' E$ m& H1.3.4 插入图片
1.3.5 保存文档
' J* G2 A: `/ q1.3.6 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
1.4.2 新建Excel工作簿
' r: m# M0 K5 _8 Z. H+ n( |1 E1.4.3 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
4 i! M) A7 [* \: s  M6 H8 b1.4.5 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
1.4.9 边框设置
8 i% S' [5 o7 R4 ?9 k2 b2 `, Y1.4.10 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
2 |! c( s% i, Y) s1 U* ?% h1.4.14 完整代码
3 L# H5 ]+ B7 u" X! I6 ^$ n
* c& w) x4 s: G, j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
+ K6 }0 Y! |. C2.2.1 调用dlmread函数写入数据
  G4 t. h. q& B7 M* p2.2.2 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
- C$ u% a+ r  {! Z( ?) k+ ]6 C, R2.3.2 调用xlsread函数读取数据
& l% a* Z, E+ l; Y" P# I% r2.4 案例6：把数据写入Excel文件

, o& R) p) {7 x* P' c. B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
' F& Q) w$ t( W7 z2 ?2 S) |9 k3.1.2 smoothts函数
3.1.3 medfiltl函数
+ g3 o' q$ u8 T# d3.2 案例8：数据的标准化变换
3.2.1 标准化变换公式
: }7 E6 l7 P. U+ u9 l1 g& |3.2.2 标准化变换的MATLAB实现
4 u. N& e% P% U/ e6 l2 I2 X3.3 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
) ~* q/ v7 \, \* q+ r$ F3.3.2 极差归一化变换的MATLAB实现
8 [* s+ _6 p1 q3 w: R* r: u/ F
, p6 F. N+ d$ a  v  W3 w  s第4章 生成随机数
% ?3 j" Q) K7 @9 i7 d9 r4.1 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
! j+ ~9 s8 U  X- ~% v4.1.2 RandStream类
8 ~# u' q0 F" m0 `6 Q4.1.3 常见一元分布随机数
' U. R+ [: [  }. m! x4.1.4 任意一元分布随机数
$ N* j5 m& M' W& G1 L4.2 案例11：生成多元分布随机数
: H# Z4 s! f3 b# W0 H1 K4.3 案例12：蒙特卡洛方法
4.3.1 有趣的蒙提霍尔问题
* n1 T1 J+ @2 i+ Z: T6 N4.3.2 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
3 q" r! J  V8 }# \. F4.3.5 街头骗局揭秘
& P4 x; G' _: `. o
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
4 W* @! _, e6 L  [) F- K  X% l5.2.1 总体标准差已知时的单个正态总体均值的检验
# |+ U2 g- z% a5 E6 R$ S5.2.2 总体标准差未知时的单个正态总体均值的检验
6 l0 ?# y3 H4 \- j9 W- k5.2.3 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
  ]" s5 k. C8 p5.2.5 总体均值未知时的两个正态总体方差的比较检验
& F- |% b  m* Z, u$ Y) @5.3 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
: }9 Z  H2 Q3 ^7 z: n! |5.3.3 统计图
5.3.4 分布的检验
5.3.5 最终结论
5.4 案例16：核密度估计
' }/ Q* @% N) E- b5.4.1 经验密度函数
5.4.2 核密度估计
6 p1 E0 g+ b0 s; C9 c1 o) }3 r5.4.3 核密度估计的MATLAB实现
5.4.4 核密度估计的案例分析
5 D# b$ T1 n' s/ l
" e; v2 b' P% ^5 q第6章 Copula理论及应用实例
4 V4 A. Y: d5 N& k7 b5 `- i6 f6.1 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
6.2.1 正态Copula函数
; @' }' j0 a% Q4 T& a6.2.2 τ-Copula函数
' f0 m. e: N; I4 W0 o6.2.3 阿基米德Copula函数
  a1 W1 r% V  P6.3 Copula函数与相关性度量
' b% P; @8 U: z3 o5 r# w$ z6.3.1 Pearson线性相关系数r
6.3.2 Kcndau秩相关系数τ
# @0 R# v5 A- B6.3.3 Spearman秩相关系数ps
6.3.4 尾部相关系数又
/ X$ S/ _3 D9 }+ j- [. q) {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
9 j8 `8 W) @' B. k6.4 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
6.4.5 与Copula有关的MATLAB函数
6.4.6 案例的计算与分析
) {, S8 @; a! l
* o9 t/ o& t" L% u第7章 方差分析
7.1 案例18：单因素一元方差分析
. @& w# e+ L9 l/ e+ N2 D, I7.1.1 单因素一元方差分析的MATLAB实现
; A: R: |, U# h2 A7.1.2 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
0 b5 P( ?, M$ q1 j' b: O3 K! O3 l) s; u7.2.2 案例分析
# Y9 C, Z0 N) V# H7.3 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
! T2 B/ N! E3 q+ z5 F! V$ ?$ p/ V7.3.2 案例分析一
; E8 l- y" y" ?; P; S7.3.3 案例分析二
/ M/ d4 x& U5 c) V/ p7.4 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
4 [/ _; n" A$ E# C7.5 案例22：非参数方差分析
0 z8 o- @! ~& d7.5.1 非参数方差分析的MATLAB实现
, l1 a, L$ K) [( E7.5.2 Kruskal-Wallis检验的案例分析
7.5.3 Friedman检验的案例分析
) d( X" z8 t- m% ~* o
) ~# B9 T7 {% Z$ L6 m第8章 数据拟合
2 ?5 z% P& d  H" E3 w- j& I8.1 案例23：一元线性回归分析
+ Y- f+ O& s. O) Y$ s8.1.1 数据的散点图
# P) Q* l# t  \- C3 H3 C) |8.1.2 调用regress函数作一元线性回归分析
8 B( U( @) L1 ?6 x8.1.3 调用regstats函数作一元线性回归分析
+ F& t+ X8 q, o" I8.1.4 调用robustfiti函数作稳健回归
8.2 案例24：一元非线性回归分析
2 c/ `- w; |! Z) p8.2.1 数据的散点图
. t4 \5 ~( P4 [% i/ a1 t+ |9 z9 [# 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
8.3 案例25：多重回归分析
8.3.1 调用自编reglm函数作多重回归分析
/ @# K  b; p5 W4 V0 i1 w3 l8.3.2 调用stepwise函数作逐步回归
7 m  P9 z" }2 E. e, n
第9章 聚类分析
9.1 聚类分析简介
4 H5 x: G& C) h/ B: j9.1.1 距离和相似系数
  @9 F4 j9 |* ]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
6 z4 s' z8 Q8 a9.2 案例26：系统聚类法的案例分析
( ~3 W( ?; ?; O9.2.1 系统聚类法的MATLAB函数
' A- `3 n3 I, O( n9.2.2 样品聚类案例
! a; }/ u4 y# j; M" ~  k" \- F9.2.3 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
5 _9 |1 e- f8 h# B9.4.1 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
0 p) q$ m. d' z& k7 L( l
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
% T0 P; z5 i: R( i10.1.3 Fisher判别
2 X$ z- q. s& a10.2 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
* O9 H. Y" v  a' K. o8 P9 x0 R) T% w10.3.1 NaiveBayes类
10.3.2 案例分析
10.4 案例31：Fisher判别法的案例分析
, Z, o  @8 p% X/ V! L10.4.1 Fisher判别分析的MATLAB实现
. S3 R, ]6 d% E; ^, F6 j10.4.2 案例分析

& h5 V2 y7 y* ^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
* E3 ?3 E# F+ E2 Z( k0 N11.1.2 总体的主成分
9 l' O* g' j7 E' B4 x$ `( Y11.1.3 样本的主成分
11.1.4 关于主成分表达式的两点说明
7 D8 y/ f! E7 ~: o/ l$ Q, F11.2 主成分分析的MATLAB函数
11.2.1 pcacov函数
11.2.2 princomp函数
$ ]  `9 g/ g+ Y4 ?: I3 G9 X11.2.3 pcarcs函数
# f) B3 q  Y3 N# n5 |; q4 X8 E11.3 案例32：从协方差矩阵或相关系数矩阵出发求解主成分
( H1 |# a/ [: Y1 b; F: s* {11.3.1 调用pcacov函数作主成分分析
: `- l! j; m* t) O: ?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
1 m+ a0 l3 _0 Z11.4.2 结果分析
11.4.3 调用pcares函数重建观测数据
$ P6 H% r2 `8 E  A7 [  J. H
) `$ E+ J( O( u& o' A' d; f' Z第12章 因子分析
6 N( O. h6 M* c4 D12.1 因子分析简介
12.1.1 基本因子分析模型
( V' }2 e8 D8 R% e9 y, I12.1.2 因子模型的基本性质
& b' R8 y* O2 `* J/ F- W3 O; \3 m12.1.3 因子载荷阵和特殊方差阵的估计
12.1.4 因子旋转
; l/ o* R9 Z  S4 f. F, C8 B12.1.5 因子得分
/ c. b# t$ }# n% p/ o" N% D12.1.6 因子分析中的正teywood现象
12.2 因子分析的MATLAB函数
0 l0 O8 g; x8 h12.3 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
  N  D# y* C: n0 w12.4.1 读取数据
( ~4 b! m; @" p9 y% ~2 s% \" n% O12.4.2 调用factoran数作因子分析

* ?% m2 _- X! y" j& l6 t: A9 I% f附录A 图像处理中的统计应用案例
A.1 案例36：基于图像资料的数据重建与拟合
5 H3 \, n/ A! c9 l2 n+ xA.1.1 案例描述
" ]4 a$ ]# {+ c% T" Y$ ~A.1.2 重建图像数据
A.1.3 曲线拟合
A.2 案例37：基于K均值聚类的图像分割
) [0 v# Z/ k8 W2 h9 f! LA.2.1 灰度图像分割案例
) p" R# }/ d+ x. S# HA.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
$ Z! F2 Q* H% [* M  h4 E! H* [* d" D5 sA.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; B0 X# ~" a6 s% Q! h( g9 }) LA.4 案例39：基于贝叶斯判别的手写体数字识别
# j' h1 @4 w" r; R; yA.4.1 样本图片的预处理
$ h, T, e% @2 W$ ^2 EA.4.2 创建朴素贝叶斯分类器对象
7 n( V/ _' \" V7 k( L, KA.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
A.5.1 基于主成分分析的图像压缩与重建原理
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
$ [" k  T0 ?" D参考文献

: Q& t: i* }: n! S3 lhttp://yunpan.cn/QaypQGgIZb2iv （提取码：999a）

wr1996

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