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

6 S8 ~5 O7 e8 G5 C: j! h3 `7 {! @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。

  g& X1 M0 T9 M编辑推荐
9 C; c7 M7 c. \《MATLAB统计分析与应用:40个案例分析》为MATLAB开发实例系列图书。
7 l- g" e: C3 W+ u  c* L- T3 Q! {目录
第1章 利用MATLAB生成Word和Excel文档
) ?$ z2 Q7 z% _, f5 L4 n1.1 组件对象模型(COM)
0 @- S' y5 X/ \1.1.1 什么是CoM
1.1.2 CoM接口
( S, h. h3 z+ W9 n1.2 MATLAB中的ActiveX控件接口技术
! m* e" t; U2 F. _" Z- A  V5 Y1.2.1 actxcontrol函数
1.2.2 actxcontrollist函数
& Q% Z5 e- s" P6 O! c5 l1.2.3 actxcontrolselect函数
1.2.4 actxserver函数
1.2.5 利用MATLAB调用COM对象
, q# G' V- X7 W* D1.2.6 调用actxserver函数创建组件服务器
0 |  W) f5 F7 l% X1.3 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
; M& a# ^9 R! s2 q7 B+ m1.3.2 建立Word文本文档
1.3.3 插入表格
0 I/ j, z9 S) |2 W$ o1.3.4 插入图片
6 R' F$ R5 u6 ^+ d9 u8 f  u9 ]; y1.3.5 保存文档
! F  k0 s8 m; e- a1.3.6 完整代码
2 A" ^, }% R& ^0 Z/ C5 a1.4 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
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
! C" J; `+ B9 Q, N3 o* j# P1 y1.4.6 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
1.4.12 插入图片
1.4.13 保存工作簿
1.4.14 完整代码
3 v) {3 f& I% L
6 q9 F9 f+ l9 i1 b) y& U# g/ ^& 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
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
4 D! j: m4 X' l" z! `* d6 f2.1.3 调用低级函数读取数据
- C& c' h1 H2 y, U0 ^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
2.3 案例5：从Excel文件中读取数据
* v% Q$ G3 T! A1 s; g( E7 i2.3.1 利用数据导入向导导入Excel文件
7 A; g, Q" V6 L. n5 w& y8 I2.3.2 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
2 m1 O# @+ F+ D* X! G% F" u3.1 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
' B" ]& _! u; Z, h0 u  W3.2 案例8：数据的标准化变换
4 a. b: ?1 U6 Q7 E! m3.2.1 标准化变换公式
3.2.2 标准化变换的MATLAB实现
3.3 案例9：数据的极差归一化变换
3.3.1 极差归一化变换公式
1 @7 K8 j* @( a: T3.3.2 极差归一化变换的MATLAB实现
$ Y7 V, R3 s2 b9 ~
第4章 生成随机数
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
! B3 |2 ^4 P9 P# A( r1 ]4.1.2 RandStream类
4.1.3 常见一元分布随机数
1 _2 v" D+ x  M/ x4.1.4 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
0 _9 _4 g- a2 T& K4.3.1 有趣的蒙提霍尔问题
4.3.2 抽球问题的蒙特卡洛模拟
8 D# M( x9 T' O4 ?+ P4 f( I9 V/ \4.3.3 用蒙特卡洛方法求圆周率
# n! X4 I5 i# X7 L" j4.3.4 用蒙特卡洛方法求积分
4.3.5 街头骗局揭秘
# N2 M. n2 r3 i6 f$ \3 D
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
4 y- Z/ A, k& N% {! y5.2.1 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
" N' Y+ G! Z$ W( J) [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
- D( W9 G$ f" a2 C+ A5.2.4 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
( i, A- C! s) O# S5.3 案例15：分布的拟合与检验
5.3.1 案例描述
0 @# W, K& u* b! u& d) Q: M5.3.2 描述性统计量
5.3.3 统计图
5 V7 f1 Y4 y# w1 F5.3.4 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
% o4 V( h; m! y5.4.2 核密度估计
2 g' o3 |0 t- y- R" M# [8 p/ N; v( N5.4.3 核密度估计的MATLAB实现
5.4.4 核密度估计的案例分析

/ T" _/ w* j9 `4 K1 t/ [% O, A第6章 Copula理论及应用实例
0 H/ t$ r; H# c. S8 X8 P( h9 J, y0 P6.1 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
  Q3 |! u" d, Y) a6 ^( P9 u6.1.2 多元Copula函数的定义及性质
% r3 z- b% Z: X6 n6.2 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
: o: F6 a( j7 R" }. b0 {6.3.1 Pearson线性相关系数r
4 {+ |" e! @! B& e6.3.2 Kcndau秩相关系数τ
6.3.3 Spearman秩相关系数ps
6.3.4 尾部相关系数又
; q. r1 B0 N* _4 {7 w6.3.5 基于Copula函数的相关性度量
' ]; ~( |! \* e6.3.6 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
6.4.2 确定边缘分布
0 q) g: s' d. ?) L9 D6.4.3 选取适当的Copula函数
( s7 l, _( l) n6.4.4 参数估计
6.4.5 与Copula有关的MATLAB函数
  Y0 G4 h* Q- C1 c# H. O8 b6.4.6 案例的计算与分析
% S' ]" Z2 o- c) S& c, F
+ @  a/ x) |1 E1 m; c第7章 方差分析
: @2 i+ |, U; s- K9 y* K- u2 j5 u1 W7.1 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
8 `. F/ p9 k/ w5 l; h& K; z- Z3 c7.2 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
/ k: E* M3 Q$ V4 Y5 p7.2.2 案例分析
: \8 L+ m- b  w" ]+ X) j# @7.3 案例21：多因素一元方差分析
% Z* r7 K+ C" J7.3.1 多因素一元方差分析的MATLAB实现
7.3.2 案例分析一
' h( ~2 F7 w9 ]6 W7.3.3 案例分析二
" D! g7 p) f6 v8 @2 U7.4 案例20：单因素多元方差分析
- Q5 a4 `6 P* D. d4 [. E$ e* v. g/ {% h7.4.1 单因素多元方差分析的MATLAB实现
% L9 u5 [. y. Q- C7.4.2 案例分析
* t3 z' \$ v3 s. @: Q7.5 案例22：非参数方差分析
7.5.1 非参数方差分析的MATLAB实现
$ u) f/ l$ M$ j/ ]" X% i7.5.2 Kruskal-Wallis检验的案例分析
" P  z# k5 b4 e# ^' O7.5.3 Friedman检验的案例分析

第8章 数据拟合
9 D9 U+ H, j' g+ s4 r- t. Y2 a8.1 案例23：一元线性回归分析
* T0 Y% ^" V$ M% m  h& Q9 u2 d8.1.1 数据的散点图
8.1.2 调用regress函数作一元线性回归分析
8.1.3 调用regstats函数作一元线性回归分析
) Q  \/ ?! D7 G+ F8.1.4 调用robustfiti函数作稳健回归
, c# Y; l7 Z  y- a3 |( Q8.2 案例24：一元非线性回归分析
8.2.1 数据的散点图
6 r1 U( ?& a: N) d8.2.2 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
" }- |/ G# J2 c+ X8.3 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
' H: t, {/ @% a0 Q7 A1 n3 f2 F
第9章 聚类分析
, E) j4 f) ^$ r5 ~2 s7 [7 z% b" B  U9.1 聚类分析简介
) ~! ^- Y" O, W% `: a" Z% D2 o9.1.1 距离和相似系数
1 L/ F- n' I7 N/ z  `& M" k# s9.1.2 系统聚类法
9.1.3 K均值聚类法
2 O9 E* t8 o4 O3 M) D: x0 S6 P9.1.4 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
9 l8 M" n3 G) ^# p9 L# |9.2.3 变量聚类案例
% s/ e% v: [& W9 o! u+ l  `0 H9.3 案例27：K均值聚类法的案例分析
  e/ e4 r4 L& p8 X- d9.3.1 K均值聚类法的MATLAB函数
/ B/ v: L) _7 B/ X9 a9.3.2 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
9.4.2 模糊C均值聚类法案例

2 B0 a: U  m+ k/ f- e第10章 判别分析
10.1 判别分析简介
3 W% \7 ~" u$ K+ b! G8 g% _" T10.1.1 距离判别
6 B* g; ~6 t+ [% \& Y1 c! k% d# W10.1.2 贝叶斯判别
10.1.3 Fisher判别
6 K8 W- R3 Y6 z% i10.2 案例29：距离判别法的案例分析
) x+ x0 O4 @. V6 w; P10.2.1 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
; F- E0 G. N9 z5 ?7 L$ v10.3.2 案例分析
10.4 案例31：Fisher判别法的案例分析
( c3 x& O# F: ?* d; D5 y, F4 ?4 `10.4.1 Fisher判别分析的MATLAB实现
10.4.2 案例分析
% V+ o0 E; a! x' h$ o) X6 \9 o
第11章 主成分分析
! c# f* U! T8 T6 t) z2 L1 u11.1 主成分分析简介
$ u! Y0 s$ n7 T) g* g& _2 f11.1.1 主成分分析的几何意义
4 ~( l+ e5 f' X& F) T11.1.2 总体的主成分
11.1.3 样本的主成分
11.1.4 关于主成分表达式的两点说明
. G# ~. s" U1 l; m, }5 _11.2 主成分分析的MATLAB函数
! g# {3 |5 E9 e11.2.1 pcacov函数
; H/ K7 O8 |, o+ l" c. a11.2.2 princomp函数
# }3 L5 y+ ~# r2 y. @0 Z11.2.3 pcarcs函数
6 [! t% ~+ _$ U3 o2 \  e4 j3 g1 D11.3 案例32：从协方差矩阵或相关系数矩阵出发求解主成分
( F8 P) Q8 K1 B: ~. m+ A/ |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
11.4.1 调用princomp函数作主成分分析
. g1 C# W! m( F7 b* ]11.4.2 结果分析
/ _+ C+ E: Q$ L/ v11.4.3 调用pcares函数重建观测数据
1 r' [* N, R' y9 i  R3 f
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
: m3 S" E" A. k* R12.1.2 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
( `/ \2 d1 q8 a1 O. W* j12.1.4 因子旋转
. U6 \' `7 u/ c! |* G' u1 k12.1.5 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
& M  v4 `3 x; F12.3 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
" s: M8 P0 R3 d12.4.1 读取数据
: K/ d7 N7 {) _- p5 I12.4.2 调用factoran数作因子分析

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
3 r9 o, E% O) E( P8 vA.1.2 重建图像数据
A.1.3 曲线拟合
4 M6 F+ P- ]& n$ m5 e% z) C7 CA.2 案例37：基于K均值聚类的图像分割
4 M4 w: m: V- I  ~* U! s3 r5 pA.2.1 灰度图像分割案例
A.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
A.3.3 本案例的MATLAB实现一
0 K) o: S3 A0 y# JA.3.4 本案例的MATLAB实现二
0 m. N: c# g* @/ D9 L$ }A.4 案例39：基于贝叶斯判别的手写体数字识别
' W. ~6 u4 N$ W& D: r; ^A.4.1 样本图片的预处理
' a! h6 ^# f1 j: wA.4.2 创建朴素贝叶斯分类器对象
( \0 h9 c$ n# ]! p) K1 ^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
# j/ S$ _6 \# a# U2 X0 _) |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
4 ]. _1 q" C+ Y+ u
http://yunpan.cn/QaypQGgIZb2iv （提取码：999a）

wr1996

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