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

3 Y; p/ R8 n8 B内容提要:
" m; g4 D/ x  |8 c* M2 i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。
& M7 c8 h8 }1 R1 z3 V; t
编辑推荐
《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
% g4 ^, m9 t7 p第1章 利用MATLAB生成Word和Excel文档
% F9 A$ F; \$ C$ U1.1 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
1.2.1 actxcontrol函数
, ^& P. ^0 Y' k% d/ }2 ]! G7 h& T1.2.2 actxcontrollist函数
1.2.3 actxcontrolselect函数
* U, C; n" f( N2 `, i6 D2 A) P1 N6 }1.2.4 actxserver函数
1.2.5 利用MATLAB调用COM对象
* _, V% A+ w' `1.2.6 调用actxserver函数创建组件服务器
2 n* a+ Y. q3 k# K1.3 案例1：利用MATLAB生成Word文档
) q7 o! O) h) {$ o: y+ A: l+ G1.3.1 调用actxserver函数创建MicrosoftWord服务器
- R% p1 p, o# E( ^  O3 a0 b) T- n1.3.2 建立Word文本文档
1.3.3 插入表格
1.3.4 插入图片
% L- B/ K& ^8 @8 W, d+ {. P8 p1.3.5 保存文档
: W$ r/ k1 W" T0 G- K* F1.3.6 完整代码
! A( e# ~6 E$ C2 Z1.4 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 i" \* R: [6 o4 L7 p2 T1.4.3 获取工作表对象句柄
7 t) z" j' o& G% H; g9 O4 H8 \; o1.4.4 插入、复制、删除、移动和重命名工作表
" O$ U. b  b- r/ d' E  N) A1.4.5 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
5 `: K- I. c6 V; M/ d1.4.12 插入图片
1.4.13 保存工作簿
0 `) Q5 S' t+ G1.4.14 完整代码
6 b2 v. w; u4 r: i/ u
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
/ ^; Q' P+ m3 G; d3 w8 Q2.1.1 利用数据导入向导导入TXT文件
& O. {' v4 N; O/ U, T2.1.2 调用高级函数读取数据
) k/ Z# [9 ?  Y, x0 `! B2.1.3 调用低级函数读取数据
2.2 案例4：把数据写入TXT文件
1 H7 @: z6 p  D2 b8 f( E2.2.1 调用dlmread函数写入数据
2.2.2 调用fprintf函数写入数据
  }3 j& v" D! P- T) y9 i: G2.3 案例5：从Excel文件中读取数据
( Q& [& f: ?5 `! ~  ^7 j8 `2.3.1 利用数据导入向导导入Excel文件
2 N9 S8 K4 e8 s9 L  U+ r9 R* y2.3.2 调用xlsread函数读取数据
2.4 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
1 a( @" {$ V- b3.1.1 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
3.2.1 标准化变换公式
4 S6 d% F3 k8 A; d$ g, J! C$ J3.2.2 标准化变换的MATLAB实现
2 G- G, e9 w3 p5 i: F! K# ]3.3 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
/ j$ j/ G) Z8 ?6 r& o. D3.3.2 极差归一化变换的MATLAB实现
- b' @+ M& p# W' v! ]
! P& `/ _4 }; C第4章 生成随机数
4.1 案例10：生成一元分布随机数
' G& P! |; }! h% y! I4.1.1 均匀分布随机数和标准正态分布随机数
5 D; e5 N8 f. u$ @; w8 K6 Z4.1.2 RandStream类
5 \  ?7 J- b  d; o4.1.3 常见一元分布随机数
6 r- \$ U& {) ~: S4.1.4 任意一元分布随机数
4.2 案例11：生成多元分布随机数
# k3 ]! }( e6 Z( o1 H1 s4.3 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
& D7 j+ u" f/ ?9 U+ @6 D' H( `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
1 {: X% x6 z3 f$ f; ]* E5 Z- W4.3.5 街头骗局揭秘
, X2 U' v: T% Q
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
( {( f7 Z  G- A5.2 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 C2 O/ h  j2 h5 [% m/ B( N9 a5.2.2 总体标准差未知时的单个正态总体均值的检验
  D- e; W9 A. n2 u, `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
3 S+ S0 u& ?- l! d7 Y: d& Q5.2.5 总体均值未知时的两个正态总体方差的比较检验
2 c- C9 T; l. I  ^4 K: v8 {/ W% u5.3 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
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
5.4.1 经验密度函数
5.4.2 核密度估计
0 S& l4 n( s0 `" W; K5.4.3 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
6.1 Copula函数的定义与基本性质
' M' L( i8 L, a" w# n6.1.1 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 n! G. A+ Y! F6 R3 @/ L7 X6.2 常用的Copula函数
3 j* S- u; h& K+ x7 J9 Z6.2.1 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
4 R" c" e  Z: Z/ r% T# D6.3.3 Spearman秩相关系数ps
* m6 K! X, A4 e$ S6.3.4 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
. g8 l- Q& k" s, @( }: A" k4 ~6.4.1 案例描述
0 G) e2 F' s! a5 q7 A9 A% K6.4.2 确定边缘分布
6.4.3 选取适当的Copula函数
3 H0 X; v  |) z+ K+ z6.4.4 参数估计
6.4.5 与Copula有关的MATLAB函数
$ s2 i; k: b4 ?5 P( y$ z6.4.6 案例的计算与分析
6 `5 @8 k2 |& u, X+ }! i( N
. w- P" @0 y% ~第7章 方差分析
8 ?. a1 y2 O% V2 d( R0 I7.1 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
7.1.2 案例分析
( D0 f8 _) T& e+ T7.2 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
/ H( U: i+ b0 ]  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
( f  i0 l* x* j" y+ }3 d9 u7.4 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
7.5 案例22：非参数方差分析
* }" t  g+ Z$ m/ F1 f+ H: i7.5.1 非参数方差分析的MATLAB实现
1 t) ^- A( Y7 Q5 {* x7.5.2 Kruskal-Wallis检验的案例分析
) B+ n7 c: x0 k4 K& A7.5.3 Friedman检验的案例分析

第8章 数据拟合
7 W  d, F! V0 R- d8.1 案例23：一元线性回归分析
  d6 q0 c! l+ }) L& B8.1.1 数据的散点图
8.1.2 调用regress函数作一元线性回归分析
, T0 [0 T7 V# ]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
% C5 J: h/ M1 x& i. C& V8.2 案例24：一元非线性回归分析
8.2.1 数据的散点图
6 `. b5 ~" M% v' r) v8.2.2 调用nlinfit函数作一元非线性回归分析
9 Z1 `( C3 J; q3 d( l& ]. l$ i" e- l8.2.3 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
$ j2 a1 M( r1 O, p8.3.2 调用stepwise函数作逐步回归
: q9 F* V8 B6 C. X: M" y. Y7 d
第9章 聚类分析
: \% B$ y5 _) g+ K9.1 聚类分析简介
9.1.1 距离和相似系数
4 m! S4 d$ A& g4 ~, {# T9.1.2 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
9.2.2 样品聚类案例
* f8 D) {  d* K$ s9.2.3 变量聚类案例
9 k% \  C! l/ a$ K0 Z9.3 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
  @6 `, x' J9 T2 R9.3.2 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
  }! d; {: x, B7 X8 L" X9.4.1 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
10.1 判别分析简介
6 ^1 f' g& d# }  A# o10.1.1 距离判别
/ v9 ]6 E! L  [% I* K10.1.2 贝叶斯判别
10.1.3 Fisher判别
1 t- ^7 i1 W+ G3 L2 ~, g10.2 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
- R* @; L6 q. ]1 x1 N7 @# ~+ ~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
3 W0 H; o* o; k5 `- x+ n10.4 案例31：Fisher判别法的案例分析
- i: g5 T: U, T7 c10.4.1 Fisher判别分析的MATLAB实现
10.4.2 案例分析

! Z: L; a7 P; z' x, i第11章 主成分分析
5 U8 b! R" [* V/ U1 l0 T11.1 主成分分析简介
! w- b$ t! u+ S11.1.1 主成分分析的几何意义
0 r( I2 V: k! |/ V11.1.2 总体的主成分
: B% l+ h4 g4 O$ s3 A) P8 E11.1.3 样本的主成分
11.1.4 关于主成分表达式的两点说明
+ z8 w9 _/ T% k11.2 主成分分析的MATLAB函数
11.2.1 pcacov函数
11.2.2 princomp函数
& q0 n9 {. t, u9 m11.2.3 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
9 ?) W; c! H* W3 l8 x" R/ }' Q11.3.1 调用pcacov函数作主成分分析
1 ~- ~' d- x' W0 c) A11.3.2 结果分析
3 x. g  X- A3 F0 o/ o" a11.4 案例33：从样本观测值矩阵出发求解主成分
9 g. q* |2 @3 l+ y7 ~7 P1 s0 h" {11.4.1 调用princomp函数作主成分分析
) p+ A  P. o" L- `* v11.4.2 结果分析
11.4.3 调用pcares函数重建观测数据
5 R6 w, Y$ I' [+ z
第12章 因子分析
* q9 J, g" H* w12.1 因子分析简介
12.1.1 基本因子分析模型
+ u; Q9 i! d" O( f7 {* X12.1.2 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
" x' ~& r8 |5 \. F; W12.1.4 因子旋转
, |8 f) p  E5 x. ^0 _% H12.1.5 因子得分
12.1.6 因子分析中的正teywood现象
% l$ I: V! f, N8 F% P12.2 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
12.4 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
4 N' D- h# D; [; G' t2 Y2 W
附录A 图像处理中的统计应用案例
# {# v- u! W3 ]- x" }A.1 案例36：基于图像资料的数据重建与拟合
/ l5 G3 m0 q( K) M0 o. Q( g+ o' rA.1.1 案例描述
A.1.2 重建图像数据
A.1.3 曲线拟合
* d# D, \3 E7 m! [- Z: p+ I5 s" r& HA.2 案例37：基于K均值聚类的图像分割
9 h: K  `# F: X. F+ }( b! VA.2.1 灰度图像分割案例
A.2.2 真彩图像分割案例
, |; o8 O3 E; _* F6 OA.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
; K& h3 A* n, J( u' h" JA.3.2 中位数算法原理
A.3.3 本案例的MATLAB实现一
: w: m2 d5 u7 RA.3.4 本案例的MATLAB实现二
" ^! Y# f" r* |3 ^! QA.4 案例39：基于贝叶斯判别的手写体数字识别
4 H# u6 q% K: |/ rA.4.1 样本图片的预处理
, O8 y: C$ v# F9 f" CA.4.2 创建朴素贝叶斯分类器对象
A.4.3 判别效果
+ e1 ^: I! h" B: y8 K5 SA.5 案例40：基于主成分分析的图像压缩与重建
. u% G, H4 X9 S5 ~5 a. A& E: ^A.5.1 基于主成分分析的图像压缩与重建原理
! W: e1 L) Z% l: j& t# uA.5.2 图像压缩与重建的MATLAB实现
# D% m: G, J9 y! p- L5 m& v# p附录B MATLAB统计工具箱函数大全
. N+ {  ^0 G. z* l( ^& [参考文献

http://yunpan.cn/QaypQGgIZb2iv （提取码：999a）

* w6 t4 b5 E# E: [6 F+ |8 I

wr1996

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