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

  z, a' S! Z: N! f1 @' B内容提要:
, J6 R# s! `9 }( Y8 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。

编辑推荐
! R2 l' }7 \! y: A9 o《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 a0 x2 b7 G: S2 C目录
4 K" R( R, Q  n4 w$ F# |4 ^8 n6 I第1章 利用MATLAB生成Word和Excel文档
3 q; E! X, K$ T0 o( x/ _$ P! u- F* w1.1 组件对象模型(COM)
& c% V& {1 W5 X. N3 |1.1.1 什么是CoM
5 L1 M! E1 n( j6 }6 ]7 d. f1.1.2 CoM接口
1.2 MATLAB中的ActiveX控件接口技术
1.2.1 actxcontrol函数
* \$ g0 }* a. }9 Y% s; O. A% A. E8 k1.2.2 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
1.2.6 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
5 F1 J9 M2 D/ s; V) x1.3.2 建立Word文本文档
1.3.3 插入表格
1.3.4 插入图片
1.3.5 保存文档
1.3.6 完整代码
6 L  D" l2 C  O& g& i" D2 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
' @8 B' o8 K; }1.4.2 新建Excel工作簿
0 q) b( R' @- H2 G1.4.3 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
. z: V$ `+ k+ C0 l& j1 x8 q1.4.5 页面设置
6 f5 P/ i. o; j! y; t2 m1.4.6 选取工作表区域
, }# n  z+ z8 S) Y4 y( y8 k7 r1.4.7 设置行高和列宽
% n) v7 H  H9 s& G1.4.8 合并单元格
/ r0 [0 P8 h) R3 N7 t/ I( z( N1.4.9 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
& M' W- C0 `9 s7 \! f! ]: ^1.4.13 保存工作簿
1.4.14 完整代码
( P, _. c$ l3 v' A
第2章 数据的导入与导出
7 K  x6 Q" m' |: T# g2.1 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
+ X0 h( ^$ v3 a2 d) I- x2.1.2 调用高级函数读取数据
4 U) h. n# Q4 N; P! J# L6 E9 z2.1.3 调用低级函数读取数据
2.2 案例4：把数据写入TXT文件
2.2.1 调用dlmread函数写入数据
2.2.2 调用fprintf函数写入数据
6 ^& W" L* q' v. P" @4 ~$ U; C2.3 案例5：从Excel文件中读取数据
. R6 c+ S2 [, F* \' l9 T2.3.1 利用数据导入向导导入Excel文件
9 B. a  N/ f1 o. M* _2 s3 a" s* d2.3.2 调用xlsread函数读取数据
  i, S5 Y, y4 M/ q, ]* e' J1 Y2.4 案例6：把数据写入Excel文件
: `: k- l# ~; E; R3 u$ R
/ c! U1 a3 z+ a1 W/ K第3章 数据的预处理
3.1 案例7：数据的平滑处理
* b- ]! |; n. J0 w! {3.1.1 smooth函数
8 l% }* O: Q$ u2 s/ U* I; t3.1.2 smoothts函数
, o( i; ^, u' b% C1 G  w3.1.3 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
3.2.2 标准化变换的MATLAB实现
  {7 H% r, t# I& 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
5 Q- X5 p) E+ f+ P3.3.2 极差归一化变换的MATLAB实现
# p8 q+ z& ?, T' u
第4章 生成随机数
9 t) X: p& [, n5 C  n" K* A# R4 K4.1 案例10：生成一元分布随机数
7 A2 b3 w0 ]& m7 {  @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
. E2 o" M3 u7 z# m+ z+ w4.1.3 常见一元分布随机数
; X4 z% U: n# O0 k6 e4 K4.1.4 任意一元分布随机数
- Q) |+ O5 h2 }9 N! z4.2 案例11：生成多元分布随机数
/ U1 O) y  d% c6 G: h4.3 案例12：蒙特卡洛方法
8 q7 e% p5 Q' c# }- |4.3.1 有趣的蒙提霍尔问题
* O" X" v6 ?8 Y6 e# m4.3.2 抽球问题的蒙特卡洛模拟
- D( Z+ [/ ^3 c( O1 T  f6 X! K4.3.3 用蒙特卡洛方法求圆周率
0 e' S9 ^3 Y5 }& B4.3.4 用蒙特卡洛方法求积分
7 a" x2 K7 S; P# D8 U- Q4.3.5 街头骗局揭秘

7 s9 P( n' F( n  W  f# Q4 S5 E2 V6 T7 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
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
# Q+ X1 m; Q; i$ X5.2.4 总体均值未知时的单个正态总体方差的检验
% C  O4 X4 y4 t2 s& i7 r5.2.5 总体均值未知时的两个正态总体方差的比较检验
9 o) n" X, A2 m" D& m4 ]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
5.3.3 统计图
# z* A6 V  @8 E% x5.3.4 分布的检验
2 w" R! u! ?1 a3 _( A% |$ A3 E1 g& T+ A5.3.5 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

( ~$ B* M) ~6 X" l6 K6 u. H0 H第6章 Copula理论及应用实例
6.1 Copula函数的定义与基本性质
( A) f, ?  `2 a, d6.1.1 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
( ?! l% l/ K7 T3 l( p# T3 U3 d6.2.1 正态Copula函数
9 L+ F8 k$ g8 T# v1 ~! c6.2.2 τ-Copula函数
6.2.3 阿基米德Copula函数
" y+ O. x; x( Y7 ?& E6.3 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
" Z- k( O% w% {/ B: e6.3.4 尾部相关系数又
: ~7 {- R' A' k6.3.5 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 _- L* R! F  z: ^+ c, {7 v: i! V6.4.1 案例描述
6.4.2 确定边缘分布
5 R3 A( n: J1 Q6.4.3 选取适当的Copula函数
9 i) a+ z' S4 ~4 J) ^6.4.4 参数估计
1 S, |  `% h. k9 Q& c) D/ e5 n6.4.5 与Copula有关的MATLAB函数
6.4.6 案例的计算与分析
' [/ O$ u6 I2 x* f
( t# j% @0 `% d( s& L; e第7章 方差分析
3 f. ~1 |( Q9 m3 f# A7.1 案例18：单因素一元方差分析
! W+ A6 R) }9 b0 {0 _! H: h7.1.1 单因素一元方差分析的MATLAB实现
9 w# S1 k' a, E) a+ Z4 R( \' y6 ^7.1.2 案例分析
7.2 案例19：双因素一元方差分析
0 ]4 T3 ^7 r! i( t, w) ~7.2.1 双因素一元方差分析的MATLAB实现
  u7 X* [2 B2 D: e* h7.2.2 案例分析
7.3 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
$ N( w7 r- f8 h, _( Y+ p3 e7.3.2 案例分析一
8 k& v7 p) ^3 |3 G  b/ Q! |7.3.3 案例分析二
7.4 案例20：单因素多元方差分析
( T( G% c5 \3 h4 p& }. F4 @3 M' n3 u7.4.1 单因素多元方差分析的MATLAB实现
, p; s% q# P# Q4 F! o/ o0 M7.4.2 案例分析
) u4 s; D: j5 M* C6 h7.5 案例22：非参数方差分析
7.5.1 非参数方差分析的MATLAB实现
/ O, z; t6 N' n8 U7.5.2 Kruskal-Wallis检验的案例分析
2 Y* b! r3 ~$ |) j7.5.3 Friedman检验的案例分析

第8章 数据拟合
8.1 案例23：一元线性回归分析
8.1.1 数据的散点图
/ J" `: }0 W. c. b3 `# h8.1.2 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
; F5 B5 J! f+ Q& f4 e) S: t8.2 案例24：一元非线性回归分析
8.2.1 数据的散点图
* c# ]9 o; M3 Q) Y6 R5 v+ _# B4 i8.2.2 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
/ Q1 }6 B/ _* i8.3.2 调用stepwise函数作逐步回归
: ^9 T: ~5 q5 h: j/ Q+ K
) s0 ~; L* w; y# ~第9章 聚类分析
# t1 l1 m1 C& s3 r& z9.1 聚类分析简介
9.1.1 距离和相似系数
) r% r, N* j' x9 n9.1.2 系统聚类法
9.1.3 K均值聚类法
6 l3 e9 M% s4 l1 z$ j$ g" h2 g9.1.4 模糊C均值聚类法
0 i8 P, U. Y# C  ], \( w6 z9.2 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
7 ]0 O3 D; u( P( k9 u9.2.3 变量聚类案例
9.3 案例27：K均值聚类法的案例分析
% `4 o* g: Z7 @9.3.1 K均值聚类法的MATLAB函数
( w# n5 z5 Y) ~* y9.3.2 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
* I  D3 b& O: 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
. l& }- ~2 _* E7 w: Z
7 ]9 }2 J0 R3 P2 B) i第10章 判别分析
' j* ^6 S. F* d10.1 判别分析简介
0 O; Y& A( _; ^/ _. F; t10.1.1 距离判别
) |  K' D0 g& i* f10.1.2 贝叶斯判别
10.1.3 Fisher判别
& H1 O! i/ i5 }2 K$ ~10.2 案例29：距离判别法的案例分析
- b! H+ i, j  m2 Y0 x4 g10.2.1 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
+ z, M; a- {- y' S/ c10.3.2 案例分析
: h, }. b0 Z9 e10.4 案例31：Fisher判别法的案例分析
10.4.1 Fisher判别分析的MATLAB实现
/ k+ x" X" F1 X$ c! {10.4.2 案例分析

/ z+ k; \( @, R( s第11章 主成分分析
11.1 主成分分析简介
0 |# m8 `, }# A" o, B+ T11.1.1 主成分分析的几何意义
9 N0 J) G. z! k% T0 R. S11.1.2 总体的主成分
+ H4 w& a, d4 y# z11.1.3 样本的主成分
/ K: K7 i/ L: F3 a. m11.1.4 关于主成分表达式的两点说明
+ K9 |  j, Q( Q. M0 `11.2 主成分分析的MATLAB函数
11.2.1 pcacov函数
1 [) H+ n+ B* X. ]11.2.2 princomp函数
11.2.3 pcarcs函数
7 d( m& E  `# A6 `- i* F11.3 案例32：从协方差矩阵或相关系数矩阵出发求解主成分
  x" K* B1 L, K" ^* W( ?  [11.3.1 调用pcacov函数作主成分分析
11.3.2 结果分析
4 Q& _7 w/ L8 d11.4 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
! N* S5 c% Q6 Q11.4.3 调用pcares函数重建观测数据
% ]! H9 a: [! }1 W; m: t
第12章 因子分析
+ M$ D2 t) c" t* b5 e12.1 因子分析简介
3 M9 o0 p  y- O1 t5 b. H6 t: o  P12.1.1 基本因子分析模型
12.1.2 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
6 y* t) n* V+ u; I, ^12.1.4 因子旋转
12.1.5 因子得分
12.1.6 因子分析中的正teywood现象
12.2 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
! z; L# o7 C) S9 h' Q# a. t12.4 案例35：基于样本观测值矩阵的因子分析
12.4.1 读取数据
- k  e( [1 A- `# f! B12.4.2 调用factoran数作因子分析

4 [- J" E7 _7 W  a5 d/ O/ U% m# F附录A 图像处理中的统计应用案例
5 R7 P, N$ ^: p' Z# d/ c4 NA.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
8 K- S$ Y8 O5 m7 }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
% L+ I! a- C' G: N4 p5 z/ v# nA.2.1 灰度图像分割案例
& p& q1 R0 }* X1 P( ?1 mA.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
A.3.2 中位数算法原理
% f1 [6 I6 y2 Y  Q; GA.3.3 本案例的MATLAB实现一
A.3.4 本案例的MATLAB实现二
, }0 ?0 c0 K7 t/ B- S' ?9 v% RA.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
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
' f' g6 T* }% x, k4 M* n5 jA.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
% r3 n: c0 Q* l+ L  B: Z参考文献
5 X* [& y: h6 L, K/ h% a2 `
, s! a8 u- C. C$ v4 Rhttp://yunpan.cn/QaypQGgIZb2iv （提取码：999a）
, O) v  w7 K6 c' [3 O
3 ?" @' j4 B0 ^1 T* X* ]

wr1996

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