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

: z4 L5 Y8 q# y: q# \$ X1 q/ _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。
5 J; E2 }' ?4 B' W5 L
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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。
# w& s# Y+ F7 D! Z5 P+ E2 S  X目录
2 L7 h) P* C6 q$ Y第1章 利用MATLAB生成Word和Excel文档
1.1 组件对象模型(COM)
" R( f1 M* z* E1 E, `1 J5 z1.1.1 什么是CoM
1.1.2 CoM接口
1.2 MATLAB中的ActiveX控件接口技术
1 b" @% F& ?, D( q2 z& |8 R' w7 j1.2.1 actxcontrol函数
9 [! ]' M3 I: q6 L: D1.2.2 actxcontrollist函数
1.2.3 actxcontrolselect函数
6 D& n5 C& V; v& ?1 Y. m1.2.4 actxserver函数
1.2.5 利用MATLAB调用COM对象
1.2.6 调用actxserver函数创建组件服务器
: G2 y! v: `% {( I2 Y5 B5 a# V0 ^' X/ m1.3 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 Z% y- h& {) [) x9 I8 |+ {& b! E8 b1.3.2 建立Word文本文档
1.3.3 插入表格
1 E0 c/ \- w) j- Z3 _1.3.4 插入图片
; z% p( Q, }5 B8 p( p4 m6 \1.3.5 保存文档
1.3.6 完整代码
: _* {4 y# U' 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
5 ~$ x+ D2 Q3 Z' c1.4.2 新建Excel工作簿
1.4.3 获取工作表对象句柄
( i9 v% g$ n; _( l, y1.4.4 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
1.4.7 设置行高和列宽
1.4.8 合并单元格
  V/ V% T* P$ y3 Q$ d/ B1.4.9 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
# t9 h$ L# w: U2 O6 y2 G' c$ G1.4.14 完整代码

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
* y% _, u! k* \) M2.1.2 调用高级函数读取数据
2.1.3 调用低级函数读取数据
$ _/ X/ v( W7 J  \' L0 {+ {" j$ Z0 y2.2 案例4：把数据写入TXT文件
2.2.1 调用dlmread函数写入数据
9 }- L  X1 E- W0 P+ T% p6 g2.2.2 调用fprintf函数写入数据
; i4 m+ I6 Y! D3 `! d" q2.3 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
# t0 D% Q6 C+ b/ e$ a- N9 k3 t/ t2.4 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
9 K2 i/ m0 p! B# P3.2 案例8：数据的标准化变换
3.2.1 标准化变换公式
; @; K- L5 |) n! X0 e; N  J  P$ e+ B3.2.2 标准化变换的MATLAB实现
. R, x9 ?" V/ N9 ?/ j3.3 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
! A8 S) I  o0 F. S& |7 U
% V: Q) C, B( D, Y" t" j  R8 {5 t第4章 生成随机数
* ?+ ]& e, z% G% |/ ^) @. U5 E4.1 案例10：生成一元分布随机数
$ ^; R8 ?; q' R& f4.1.1 均匀分布随机数和标准正态分布随机数
4 k2 t1 ^( K% P4.1.2 RandStream类
, Z, k# ^) @2 x* h" H- ?3 s4.1.3 常见一元分布随机数
- _* m- Y9 j: p4 F4.1.4 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
! w2 B; |$ J% R8 T, O. x4.3.1 有趣的蒙提霍尔问题
3 R7 ?2 `* q- e+ ]- @6 ~+ S4.3.2 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
4.3.5 街头骗局揭秘
% L5 o! v+ v3 Q  c. D" N
第5章 参数估计与假设检验
, }8 C4 B- O2 s4 ~) H7 g9 `% E5.1 案例13：常见分布的参数估计
) Y& X5 ]0 z: {! F4 C" k2 v5.2 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
8 i" i) l8 a2 B1 A' O5.2.2 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
0 _6 \& U3 y4 [% W4 ]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
( R2 T% L* [# [: S5.3.1 案例描述
5.3.2 描述性统计量
, @5 f5 d6 D1 D2 v' s- s3 t" [5.3.3 统计图
: ?7 y. }* K5 H8 ~' V5.3.4 分布的检验
, b/ f% V6 k; X5 ]* g8 ]. 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

第6章 Copula理论及应用实例
! s9 a+ t9 D! u- B& j6.1 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
5 Q( w3 q7 i1 _( K5 _+ N6.1.2 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
6.2.2 τ-Copula函数
6.2.3 阿基米德Copula函数
6.3 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
$ G- v5 B8 y" N2 d4 S# C6.3.4 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
6.4.1 案例描述
; o' d/ o$ ?: ~& v! T) O2 I6.4.2 确定边缘分布
6 r! q% ]5 W* A6 Q* Q4 ]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
& m2 Y$ b7 l/ |1 a: o& W) Z
第7章 方差分析
& k- n+ ~0 ]5 i. R" k5 B! ?# G7.1 案例18：单因素一元方差分析
7.1.1 单因素一元方差分析的MATLAB实现
# y6 J- y2 \: O7 ~8 C2 X7.1.2 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
8 q- I% X7 `' r5 Q9 \2 Q' X  y# c7.3.1 多因素一元方差分析的MATLAB实现
7.3.2 案例分析一
) I% ]0 K* S& [$ c5 c* R& B7.3.3 案例分析二
- x! R9 `) E. K0 j& \+ l+ a7.4 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
+ k6 ]+ Y4 T* M7.5 案例22：非参数方差分析
- q6 b: f4 [  J- |5 I/ K8 c( s4 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
* y) B% M3 n( V. k
第8章 数据拟合
& e0 M! ?8 Z8 Y$ h$ M& d1 W5 e8.1 案例23：一元线性回归分析
8.1.1 数据的散点图
) g: b4 Q1 k5 H3 T( r" l$ U8.1.2 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
3 N: M" k; I! m5 G  `- G+ Z8.2.1 数据的散点图
8 `( i* v: H: e( c6 P+ ~8.2.2 调用nlinfit函数作一元非线性回归分析
; d. y; M7 n) i: S" x) O8 b9 ~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
$ d; j, Q  Y# ~$ O3 ~8.3.2 调用stepwise函数作逐步回归
* y( c4 \( a5 H% U; b
* }, v2 V+ P7 z3 _$ \6 R第9章 聚类分析
# D+ M  K# S8 v3 G  a3 b9 j& [9.1 聚类分析简介
  U  g/ b0 c  v! `2 y9.1.1 距离和相似系数
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
$ p% y/ S& h" O; Q# A& i- j: D9.2 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
5 u3 U5 K$ m1 p3 Y5 ^9.2.2 样品聚类案例
9.2.3 变量聚类案例
2 V1 O) `  `+ h' P9.3 案例27：K均值聚类法的案例分析
3 J8 Q# V3 T: E' C" T9.3.1 K均值聚类法的MATLAB函数
9.3.2 K均值聚类法案例
0 g, O$ K" h& t$ T  V9.4 案例28：模糊C均值聚类法的案例分析
+ J8 B2 R7 A/ ?( {% O9 ]( f9.4.1 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
5 u( u3 N% ?: T5 J* g10.1 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
$ d' g4 m& g  b10.2.1 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
1 z! U: [+ j" ^! ?0 }  J10.3.1 NaiveBayes类
10.3.2 案例分析
0 W" y6 I/ d, G5 q10.4 案例31：Fisher判别法的案例分析
10.4.1 Fisher判别分析的MATLAB实现
10.4.2 案例分析

  q' o( t1 t; C+ h, m  U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
11.1.2 总体的主成分
9 [) g$ y/ I! d* S$ N, v# j11.1.3 样本的主成分
11.1.4 关于主成分表达式的两点说明
3 F( A- i2 `0 a: m9 {11.2 主成分分析的MATLAB函数
11.2.1 pcacov函数
  s) m$ T$ M1 L7 G/ u" l11.2.2 princomp函数
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
9 c( U* E& H* V, ?% H11.3.2 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
11.4.3 调用pcares函数重建观测数据
3 O+ Y, u8 o+ X0 N' j
* {( h+ z0 y$ L( @4 @' z9 R. [/ {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
5 R$ K3 h, b' C2 o* ?, D; s1 |3 Q12.1.2 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
5 ~; b2 v, p2 n8 L12.1.4 因子旋转
12.1.5 因子得分
12.1.6 因子分析中的正teywood现象
% c) P/ z$ T* Q& X12.2 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
0 y0 ^% G5 P/ f! l/ P# u& T1 y12.4 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
# T, T- t+ r4 V7 j: \
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
A.1.1 案例描述
: ?# u* M' ^5 f4 oA.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
; L6 X$ G! H4 W8 m$ ^% XA.2.1 灰度图像分割案例
A.2.2 真彩图像分割案例
2 ^5 S' V3 U7 y6 x+ [A.3 案例38：基于中位数算法的运动目标检测
' J6 q& P# F+ _0 Q2 hA.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
/ S6 r0 f( f% k: \A.3.4 本案例的MATLAB实现二
# v+ c6 {7 z7 \5 A6 K- G/ Z9 oA.4 案例39：基于贝叶斯判别的手写体数字识别
8 D, Q( ?3 h7 O/ LA.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
9 V) `# \+ U' a$ z+ D9 aA.4.3 判别效果
2 B* n7 ^1 H# y$ G' {8 EA.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! [% _9 _5 z7 p参考文献
9 x& I5 ?1 Y) s
' }, [% t+ v5 d- }http://yunpan.cn/QaypQGgIZb2iv （提取码：999a）

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