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/ F7 Z# z9 W; M9 D3 y3 B5 E内容提要:
( F9 I$ M( c# ]; k! ~8 P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。
( ?/ y, _  U7 U% P$ u6 ?
* h& A' r" m5 h1 V; n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。
! ^9 m4 v2 I5 I; T- Z- r. ]目录
  ?" k; B( z& o9 c4 l第1章 利用MATLAB生成Word和Excel文档
1.1 组件对象模型(COM)
# ]  _9 W# L6 I* S% V1.1.1 什么是CoM
% a/ u  ?; o$ W1 y5 Q- s! ?  h, A, U1.1.2 CoM接口
1.2 MATLAB中的ActiveX控件接口技术
# K! q) U/ i0 M: o1.2.1 actxcontrol函数
1.2.2 actxcontrollist函数
1.2.3 actxcontrolselect函数
1.2.4 actxserver函数
" c, w. K. P  G/ v3 P" f% C7 t1 |1.2.5 利用MATLAB调用COM对象
% r" B1 K4 `0 j( K& u% P1.2.6 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
0 o4 O9 G/ k. V1.3.1 调用actxserver函数创建MicrosoftWord服务器
3 Y0 Z' E# H0 \- j" K- k! Z( M1.3.2 建立Word文本文档
1.3.3 插入表格
. u: E& A- m9 G$ v) R1.3.4 插入图片
2 e7 Z- }( F. M# n' O1.3.5 保存文档
1.3.6 完整代码
1.4 案例2：利用MATLAB生成Excel文档
1.4.1 调用actxserver函数创建MicrosoftExcel服务器
4 ~: g; r7 r* Z* G1.4.2 新建Excel工作簿
" A. J5 J, v% z; f1.4.3 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
" v7 X# j0 U% D# v; p1.4.5 页面设置
# l% Z3 N: D& N3 @, p1.4.6 选取工作表区域
5 c) Q' B, |4 J9 g% P5 Q& d- H1.4.7 设置行高和列宽
3 D0 s' y/ x5 _1.4.8 合并单元格
9 F. @; a. m8 y7 A5 ?1.4.9 边框设置
8 w6 U+ w- T; M' _) n6 S8 @1.4.10 设置单元格对齐方式
7 V; S) E& m- Z) S: Q; V. p1.4.11 写入单元格内容
; c) ?! a4 K! e' R7 d1.4.12 插入图片
4 y- @- |8 W* Z  W) L$ j1.4.13 保存工作簿
% P- `% q. @0 n& U3 J' o1.4.14 完整代码
1 Z  V, e( J7 [6 {" |
+ H% s) E9 O; [6 c. C+ o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
5 o+ v  g; f2 B: i9 K( a2.1.3 调用低级函数读取数据
2.2 案例4：把数据写入TXT文件
& m2 n% f" p) K& ]2.2.1 调用dlmread函数写入数据
% K* ^4 p% g( |- @0 `2.2.2 调用fprintf函数写入数据
9 S3 q6 Q* h: W5 J, z6 e; e4 M2.3 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
5 `7 e2 J& P- R6 ^8 s5 v2.4 案例6：把数据写入Excel文件
5 N" z: F" S5 O: Z: ]
第3章 数据的预处理
3.1 案例7：数据的平滑处理
7 \8 D/ T# j0 \3.1.1 smooth函数
3.1.2 smoothts函数
$ w( K9 L! _8 R* Z7 ?5 Z9 A! R3.1.3 medfiltl函数
% L+ o; `/ w. ^: h3.2 案例8：数据的标准化变换
3.2.1 标准化变换公式
) ?2 S' U# x% Q/ Y2 A& l. k3.2.2 标准化变换的MATLAB实现
3.3 案例9：数据的极差归一化变换
' X, b$ l8 O/ a7 u- A1 Z# C) \7 q* S3.3.1 极差归一化变换公式
3 R; A' J& u% e+ ~) g3.3.2 极差归一化变换的MATLAB实现
$ B) Z. m' \, k6 E; n2 j& Q9 c. |
* @  C# I3 _0 l2 j% }第4章 生成随机数
+ F, i% Y1 n5 v5 }4.1 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
7 c" D+ I& P9 l! v; f4.1.2 RandStream类
+ r' L8 p- p$ L2 ?- c! W" W4.1.3 常见一元分布随机数
' c" ]6 z# p/ q3 s! l1 |8 s4.1.4 任意一元分布随机数
6 {2 j8 {2 m4 i( X+ \  @' v' i9 v4.2 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
9 N2 S1 G0 j  X8 _7 _. Y4.3.2 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
) B; @3 X5 I- `* h! ~& I" R4.3.5 街头骗局揭秘
! H9 u) Z" D" Y
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
* Y$ T5 v# |$ t5.2 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
6 W/ G8 M9 r0 [7 L- |/ C5.2.3 总体标准差未知时的两个正态总体均值的比较检验
; x, E: L/ _6 i* O* ^( a2 x5.2.4 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
( b3 W' A/ K0 Z) g; I5.3.1 案例描述
5.3.2 描述性统计量
7 e; U! @# N; b/ r" ^, V5.3.3 统计图
5.3.4 分布的检验
5.3.5 最终结论
  n! e9 d+ f0 v: z5.4 案例16：核密度估计
5.4.1 经验密度函数
' [. |( j3 o" H3 z5.4.2 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
8 |0 f/ E5 ]5 K+ [
: o8 G7 F" E/ O第6章 Copula理论及应用实例
5 H" x- ]* j0 Y! P6.1 Copula函数的定义与基本性质
7 @- ]+ K$ `5 c6.1.1 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
& z* n  F7 d! _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
) p; R7 U# [- b# ]9 K) W6.3 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
$ Z; `  z2 P2 z7 B  ]7 l6.3.3 Spearman秩相关系数ps
+ x2 L1 h! r* ~0 J6 k5 c% t  J$ z6.3.4 尾部相关系数又
6 t* G0 T! K/ V( g6.3.5 基于Copula函数的相关性度量
6 }. D, F& }* a: f' [7 z6.3.6 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
5 ?6 M$ x; l, a; [6.4.1 案例描述
6.4.2 确定边缘分布
' V3 s( u. z2 @  [6.4.3 选取适当的Copula函数
' W# l, O: c3 p5 z$ V0 {* R; R6.4.4 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
( y, m# N5 ~6 s0 \( `$ J! d' v
4 k2 [6 R, o7 f$ c: X6 Y7 h第7章 方差分析
  r4 D, g8 s% @7.1 案例18：单因素一元方差分析
" n/ t% s$ @* D7.1.1 单因素一元方差分析的MATLAB实现
; L4 i; N  w8 O% o# |3 {7.1.2 案例分析
7.2 案例19：双因素一元方差分析
! v9 I/ [( u" Y2 G0 Z- N$ F7.2.1 双因素一元方差分析的MATLAB实现
, h) W8 z! W/ T7.2.2 案例分析
7.3 案例21：多因素一元方差分析
$ N6 O7 g% ^0 z" K6 k: k7.3.1 多因素一元方差分析的MATLAB实现
  t% y9 f& A. @0 Q7.3.2 案例分析一
7.3.3 案例分析二
0 w9 b' q. t# Y) G4 O7.4 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
; m4 C3 x) h) {7.4.2 案例分析
7.5 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
! i& K# @/ ^/ g3 p0 C* v: y7.5.3 Friedman检验的案例分析
6 M9 t' w/ @9 K0 j- d
9 j% @; t6 F- v1 R: @, \第8章 数据拟合
' j  q0 [3 }0 H$ B0 V: |. ~" ~8.1 案例23：一元线性回归分析
8.1.1 数据的散点图
1 g9 b2 w6 R% k3 z4 S8.1.2 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
# J2 u( E: X! y9 }9 p$ F8.2 案例24：一元非线性回归分析
7 _9 q% O6 B3 @7 Y* y* u8.2.1 数据的散点图
8.2.2 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
8.3.2 调用stepwise函数作逐步回归

' T, A" T" o  k5 V0 b第9章 聚类分析
/ I/ [7 J% J$ Q$ i9.1 聚类分析简介
9.1.1 距离和相似系数
4 u5 T1 b4 w. H" o4 X& b- r9.1.2 系统聚类法
3 J% U# L" D9 j  h, ]7 A9.1.3 K均值聚类法
9 D0 E) m' Y3 b7 v) }" o: ?( f3 j9.1.4 模糊C均值聚类法
/ B$ ^$ Y0 E2 g  T; [7 A  |9.2 案例26：系统聚类法的案例分析
# W- B/ q3 {, Z" E( h' c9.2.1 系统聚类法的MATLAB函数
9.2.2 样品聚类案例
4 \" H" L% b2 T! `( ]9.2.3 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
6 c7 v% C( q0 A/ S2 P7 W' S5 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
9.4.1 模糊C均值聚类法的MATLAB函数
( |% J0 i3 _, D9.4.2 模糊C均值聚类法案例
1 ^' ?' S# t& E7 M" q
# x3 d* Q5 b# P2 L, R+ ~" K第10章 判别分析
$ {' v! F% F! }5 ]" t! h10.1 判别分析简介
10.1.1 距离判别
$ `7 y3 N4 @- y$ M1 z10.1.2 贝叶斯判别
  o6 z5 z7 z& ]- d6 E7 I10.1.3 Fisher判别
8 C0 w- Z/ @$ Y& W9 z10.2 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
10.3.1 NaiveBayes类
/ f2 ~$ Z9 E0 p! `8 `10.3.2 案例分析
- Q) }# `, s6 R1 H3 H10.4 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

第11章 主成分分析
* a& ]; {- r9 R3 M8 V9 p11.1 主成分分析简介
+ ?/ R( Y# s/ r/ y8 H) J( a" h11.1.1 主成分分析的几何意义
11.1.2 总体的主成分
11.1.3 样本的主成分
, a$ O# B: C8 I" W, V0 q; K; h11.1.4 关于主成分表达式的两点说明
8 e# r' H& L- o. p, u# i& [+ |- C11.2 主成分分析的MATLAB函数
11.2.1 pcacov函数
11.2.2 princomp函数
11.2.3 pcarcs函数
8 s  }5 o. {& |' R! U, p) c/ v5 i' t11.3 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
11.4 案例33：从样本观测值矩阵出发求解主成分
, n: w% V# T9 ~+ q/ s+ Z' B, F11.4.1 调用princomp函数作主成分分析
11.4.2 结果分析
* m- j& x+ Z" R: x11.4.3 调用pcares函数重建观测数据
, [( G( |4 `! ~. p5 X* c
第12章 因子分析
8 d3 S4 V; J: ]: _8 k12.1 因子分析简介
0 j3 c4 T, k( C' `! h12.1.1 基本因子分析模型
. V9 R% l, d6 ?& x12.1.2 因子模型的基本性质
  E+ q& c7 l- r: \4 p+ R' b12.1.3 因子载荷阵和特殊方差阵的估计
12.1.4 因子旋转
4 U$ J5 w. h6 q$ v12.1.5 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
; H4 m; p% u$ S, ~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
# r: y* [/ n3 z7 A2 {+ T3 m! W9 m12.4.1 读取数据
12.4.2 调用factoran数作因子分析
4 N1 U# I, V9 T' f9 f! m
+ x. ~. n" p3 T' K8 L0 E: Q附录A 图像处理中的统计应用案例
$ {# Q8 J1 Q0 J( a: u+ `) GA.1 案例36：基于图像资料的数据重建与拟合
1 J9 K1 p1 z' v7 QA.1.1 案例描述
$ t# t: @. f  M1 ]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
A.2.1 灰度图像分割案例
A.2.2 真彩图像分割案例
8 }6 F6 j& V2 Z9 k3 \A.3 案例38：基于中位数算法的运动目标检测
1 f% |& M" a2 c  x; [+ b/ \1 vA.3.1 案例描述
1 N1 ]. h4 ^  k8 \; Y$ Z2 lA.3.2 中位数算法原理
A.3.3 本案例的MATLAB实现一
# f1 ^+ H0 z1 z. \A.3.4 本案例的MATLAB实现二
; O6 ~& e7 N/ H* YA.4 案例39：基于贝叶斯判别的手写体数字识别
A.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
A.4.3 判别效果
, }* ]0 s: c( k5 j8 W. LA.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
0 p  \/ A, r0 E. M' J* w3 T9 IA.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
# X; A% C- y  v6 X' y; Q参考文献
% M, h8 \1 j9 @2 |+ ~0 k) T8 x
http://yunpan.cn/QaypQGgIZb2iv （提取码：999a）
9 x7 W9 g. x3 @# Z% U9 u

wr1996

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