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

* O% `2 |; x6 K# R* f6 ]( o9 m8 v! J/ h内容提要:
( |. T. i' X! Q# r0 ?4 ^' |9 z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。

编辑推荐
5 B5 @4 n4 J3 a+ S" l+ 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。
" h! _2 k2 ]' o目录
5 A- H  x0 g% t3 P  Q0 U第1章 利用MATLAB生成Word和Excel文档
8 T6 y! K+ U  y# l/ J1.1 组件对象模型(COM)
1.1.1 什么是CoM
1.1.2 CoM接口
" A5 e* B3 E; {1.2 MATLAB中的ActiveX控件接口技术
" H% N$ w8 I$ ~9 c+ m+ P# r5 Q1.2.1 actxcontrol函数
1.2.2 actxcontrollist函数
1.2.3 actxcontrolselect函数
1.2.4 actxserver函数
1.2.5 利用MATLAB调用COM对象
  V1 b* j) k: H$ a0 A, C; |) o9 S1.2.6 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
/ A! ?1 i* `9 m% u5 X; w9 ?1.3.3 插入表格
/ X5 e) k% P8 G6 \1.3.4 插入图片
1.3.5 保存文档
$ C3 Y+ D, l: J$ I1.3.6 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
1.4.3 获取工作表对象句柄
  T- r, V5 H0 @1.4.4 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
1.4.9 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
# Z' |0 x% ~) e# j& e% J1.4.12 插入图片
- ?; }% L' H3 l. r( \1.4.13 保存工作簿
1.4.14 完整代码

第2章 数据的导入与导出
; z5 m2 Q! I; Z$ z2 y+ M2.1 案例3：从TXT文件中读取数据
. s2 O1 ^' G1 _$ e5 Q& u2.1.1 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
( X6 \& `$ N0 E2.1.3 调用低级函数读取数据
  A# ^! b2 L* ?- p) 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
7 f& E# z: y8 i/ M, j* w# b2.2.2 调用fprintf函数写入数据
4 p6 }1 g6 Y# T* n" a2.3 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
6 q: P' b1 b: g. j& z6 F2.3.2 调用xlsread函数读取数据
. Q0 N# Q3 }! p5 x6 ?2.4 案例6：把数据写入Excel文件

6 |3 x  C9 A5 u" t& c) e- \第3章 数据的预处理
% ~. u/ ]* Y9 v3.1 案例7：数据的平滑处理
3.1.1 smooth函数
3.1.2 smoothts函数
5 c2 E% E7 `6 ]" e3 s3.1.3 medfiltl函数
3.2 案例8：数据的标准化变换
' n- a6 z6 `% U, ?# m; B0 A3.2.1 标准化变换公式
* {) N6 l/ e: @3 e$ J' L3.2.2 标准化变换的MATLAB实现
$ B$ I3 r# [3 \3.3 案例9：数据的极差归一化变换
4 P2 Q; r* Q& ?, E0 Q, X3.3.1 极差归一化变换公式
3.3.2 极差归一化变换的MATLAB实现
+ j: t3 q; O/ [6 U
: ]$ u3 ^* b- R% `- a7 t2 j第4章 生成随机数
1 B' T0 ^% H* h4.1 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
4.1.2 RandStream类
" q$ \' }3 q2 c5 A/ O; T4.1.3 常见一元分布随机数
* |7 |! L7 ^- S! [: s# Z9 d$ H4.1.4 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
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
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
/ G* ~) [: f3 x4.3.5 街头骗局揭秘

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
- y7 Q5 ~% ^- m$ {; A( B: P, {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
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
, w$ ~3 @1 c5 g- E( t, {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
5.3.2 描述性统计量
) M. {6 j- j9 _5.3.3 统计图
5.3.4 分布的检验
- D2 }; n: I# a/ ?* t5.3.5 最终结论
5.4 案例16：核密度估计
% ?% Q. T2 D3 E# K+ V7 h; S3 l* ]) O1 L5.4.1 经验密度函数
9 [, ?: j9 P2 I4 x$ R5.4.2 核密度估计
8 b' t- ]2 P) a- q5 p4 J; e+ }5.4.3 核密度估计的MATLAB实现
# K& j  e% k) E& g$ o" H3 {8 M* F5.4.4 核密度估计的案例分析
! u; Y" \; ~7 \  {  j' h
2 J- j1 K+ y2 P/ o- P  Y8 O3 M" C第6章 Copula理论及应用实例
6.1 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
5 Y. }1 R+ F% s6.2 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
$ u( `% q2 x4 x, A3 U7 }6.3 Copula函数与相关性度量
6.3.1 Pearson线性相关系数r
2 R1 |# F2 f2 U) g& R1 T/ z* W$ [6.3.2 Kcndau秩相关系数τ
6.3.3 Spearman秩相关系数ps
$ J* r" e0 J, G+ z; r6.3.4 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
  s/ l) _7 y- ^* f! e6.4.1 案例描述
) G+ v+ v2 s! J( q  Y/ x! D6.4.2 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
& F2 t" g0 R& y4 ?+ A6.4.6 案例的计算与分析
3 i+ A0 L  S' p. T/ f) i
( W- y. Z. i0 ~% B$ \" n第7章 方差分析
- s, g; T8 s8 u! K7.1 案例18：单因素一元方差分析
" j# A/ Q! |: `/ Y5 O- c3 ^7.1.1 单因素一元方差分析的MATLAB实现
2 i1 W) R. Z# G$ J  c7.1.2 案例分析
7.2 案例19：双因素一元方差分析
- H6 g7 M2 _7 I0 y% V0 }; X7 Q7.2.1 双因素一元方差分析的MATLAB实现
7.2.2 案例分析
2 y2 h3 ~  Q: A% }! I$ s4 }: r& ^! x7.3 案例21：多因素一元方差分析
% \; r( T' U+ C2 i/ j4 o& t5 K* i7.3.1 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
+ v; B5 b$ x% d# j8 t7.4 案例20：单因素多元方差分析
! i. o4 |4 T7 Q% C8 j* `! Q7.4.1 单因素多元方差分析的MATLAB实现
7.4.2 案例分析
! ~( J$ n- f4 R1 ]8 |3 U5 x7.5 案例22：非参数方差分析
7.5.1 非参数方差分析的MATLAB实现
7.5.2 Kruskal-Wallis检验的案例分析
7.5.3 Friedman检验的案例分析

- l9 z( R8 i* `; h第8章 数据拟合
" `8 C  N) [2 o( G9 ~8.1 案例23：一元线性回归分析
8.1.1 数据的散点图
2 O" C. i8 x3 P$ z0 K8.1.2 调用regress函数作一元线性回归分析
* f0 A4 A# K5 V+ U' I' A9 d8.1.3 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
5 C4 L$ M4 q$ Q8.2 案例24：一元非线性回归分析
8.2.1 数据的散点图
4 ]( C7 n* W( d2 V  k. u! o8.2.2 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
/ @! e: V8 j+ G9 b" j8 ?+ d9 [8.3 案例25：多重回归分析
  m) x- f3 g: u  r8.3.1 调用自编reglm函数作多重回归分析
6 O  {5 p* C2 m: i' G% s- W8.3.2 调用stepwise函数作逐步回归

第9章 聚类分析
2 {4 Z% V7 P( m$ C6 u' L0 I9.1 聚类分析简介
% J/ B, X6 x$ x0 ]3 h) a9.1.1 距离和相似系数
$ p6 w0 ^# g( C% Y. j- _9.1.2 系统聚类法
. [" X: D2 h$ y2 u# O' h9 [9.1.3 K均值聚类法
9.1.4 模糊C均值聚类法
% A/ T! y- P9 {( R9.2 案例26：系统聚类法的案例分析
  L0 A. ~( l9 ~# V' J0 z5 P* f9.2.1 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
$ p9 C' ~4 W( R' 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
) g. s) X  `/ J9.3.2 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
; \- W0 \, b& n. i) q) q0 o9.4.1 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

2 D+ b& _7 T1 H5 l* w; T第10章 判别分析
10.1 判别分析简介
+ r+ B' ^/ ?! q  T10.1.1 距离判别
* D  ]) ~% {1 I  q; R10.1.2 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
10.2.1 classify函数
; W( K( q3 O' y10.2.2 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
10.3.2 案例分析
8 _& c" s, H. k' U10.4 案例31：Fisher判别法的案例分析
! Q: i9 C1 ~4 E10.4.1 Fisher判别分析的MATLAB实现
10.4.2 案例分析
' I! i, E% }& z
第11章 主成分分析
11.1 主成分分析简介
/ ~5 H6 @' L1 a3 O( W/ J, k1 Z11.1.1 主成分分析的几何意义
  y9 O  E- {# {' w/ W: P  o, L& O11.1.2 总体的主成分
11.1.3 样本的主成分
2 ?5 R( E* H$ F1 A# N  X11.1.4 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
11.2.2 princomp函数
0 n0 l4 P6 d( N4 M4 }9 u5 _11.2.3 pcarcs函数
5 m, G  \7 ~. x11.3 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
- F1 A5 F9 T: E% S, c9 J11.3.2 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
2 T) E' `; L0 d/ P! v11.4.2 结果分析
9 [7 B3 W" W8 {/ K& R  v11.4.3 调用pcares函数重建观测数据

! Q1 Q7 E* ~  S第12章 因子分析
& |/ U6 }$ \$ F/ `12.1 因子分析简介
  p; j, {$ _$ ~12.1.1 基本因子分析模型
! W5 C  \+ z7 N+ e- U12.1.2 因子模型的基本性质
0 D- {( W) k- ~) g1 D  ]12.1.3 因子载荷阵和特殊方差阵的估计
12.1.4 因子旋转
5 |3 C5 R. |8 V. e' I" Z' T% t12.1.5 因子得分
12.1.6 因子分析中的正teywood现象
4 y2 U8 y% k% p8 R* F7 T12.2 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
) L) b3 K. T+ K12.4 案例35：基于样本观测值矩阵的因子分析
# |8 u3 I7 R/ R12.4.1 读取数据
4 g+ P* l) S0 k$ h0 o' {& Z# D1 H- N12.4.2 调用factoran数作因子分析
7 _6 u5 T3 z1 `8 \6 \  U1 L( j
5 [% \% R& d5 W5 M. D8 w附录A 图像处理中的统计应用案例
( V* `. c! C8 X5 X9 M2 q, i; jA.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
& |- O2 V# J( K/ F* J. ?) jA.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
A.2.1 灰度图像分割案例
8 `4 D# p4 Z( \! W/ ~8 s5 FA.2.2 真彩图像分割案例
4 V& a. k9 Z6 i/ }- u( sA.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
  N: c- F8 e5 T8 eA.3.3 本案例的MATLAB实现一
A.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
0 G5 ^: i) P. ?, G9 OA.4.1 样本图片的预处理
& h) S8 `) N2 y6 S5 k9 F# CA.4.2 创建朴素贝叶斯分类器对象
A.4.3 判别效果
( A. P3 S$ C+ _) J, M* L0 ]6 k% C( x3 gA.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
参考文献

; Z- J3 p% J7 ~; O# Ihttp://yunpan.cn/QaypQGgIZb2iv （提取码：999a）
, k3 z8 j3 E5 {# R) z& v
1 z  T7 e& Q  M6 L7 m

wr1996

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