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

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。
% I; B7 R+ B1 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
第1章 利用MATLAB生成Word和Excel文档
& w) V0 c# w, K! J- F. m$ w1 r1.1 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
9 S4 D# v7 k. e! l7 e1.2.2 actxcontrollist函数
9 ~1 o/ Z" ?/ \1.2.3 actxcontrolselect函数
1.2.4 actxserver函数
1.2.5 利用MATLAB调用COM对象
1 x- P$ [1 S% j. c( B4 E  w! F1.2.6 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 m) ?# l  B# E2 Y" M1 O) x1.3.2 建立Word文本文档
" Y/ Q, ]; T0 C" l: h- U* ]. o1.3.3 插入表格
7 J9 ]& `/ B4 S1 E) R/ }1.3.4 插入图片
4 @* x0 r8 I, T7 _4 E# E+ S  f1.3.5 保存文档
4 x" G% l" E: \; \0 A' K1.3.6 完整代码
; V% y9 t* b& r5 M& h5 Z! v- N1.4 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
/ N! h# K0 c/ ?; s' U1.4.4 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
5 ^% S' k; d$ s) {& _8 _0 q5 w$ q1.4.7 设置行高和列宽
1.4.8 合并单元格
  n) P  x7 P5 g# |- \" l3 z1.4.9 边框设置
# ]8 n2 H! u# _# R* W1.4.10 设置单元格对齐方式
/ z3 t& m3 J# \$ P0 m2 r# `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
/ q9 }. c3 D; `6 O" ?) S
, J* c( l! _; o% x" F9 Q第2章 数据的导入与导出
  z  n: J* \% h& F, K- w( B' z2.1 案例3：从TXT文件中读取数据
2 d  m" R2 v7 T' y" z# G2.1.1 利用数据导入向导导入TXT文件
4 {8 F; ~( V8 A# X/ E2.1.2 调用高级函数读取数据
2.1.3 调用低级函数读取数据
+ O2 H3 N2 C' S' ^2.2 案例4：把数据写入TXT文件
, E0 w5 Q$ |2 f; q% B8 h8 U2.2.1 调用dlmread函数写入数据
2.2.2 调用fprintf函数写入数据
$ n1 C- n/ f1 B0 ]* K2.3 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 I. Y- j$ h* F6 `2.3.2 调用xlsread函数读取数据
3 A, V) Q# ?9 z; M- }9 b% W, ^- w2.4 案例6：把数据写入Excel文件

第3章 数据的预处理
( N9 o* L& c7 \& v" w6 G3.1 案例7：数据的平滑处理
, o6 x4 Y' [1 K2 N9 j# V* M' E3.1.1 smooth函数
0 H, R9 x( n& ]* @5 A3 s) E3.1.2 smoothts函数
3.1.3 medfiltl函数
- U, k9 V4 L7 `* j+ ^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
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
/ Z4 B8 G0 `9 v. S3.3.2 极差归一化变换的MATLAB实现
" O( f' {4 ]) e; L$ l- g. L
) Z1 H: m5 p+ L5 }! S# |  y3 u( `第4章 生成随机数
, ?! e( B2 v& o( k3 e) ?; P) p0 i4.1 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
& c7 N, @0 W% y$ j2 J4.1.2 RandStream类
, _5 t6 v: f3 ^5 I4.1.3 常见一元分布随机数
4.1.4 任意一元分布随机数
4.2 案例11：生成多元分布随机数
8 H; ?4 @* \, m7 W# c- A8 d4.3 案例12：蒙特卡洛方法
5 A4 x: e; P0 ]$ ?0 [2 z% _& A4.3.1 有趣的蒙提霍尔问题
4 U: g& t  y* y" M4.3.2 抽球问题的蒙特卡洛模拟
8 k4 Y8 `, {7 Z( |1 g5 a4.3.3 用蒙特卡洛方法求圆周率
4.3.4 用蒙特卡洛方法求积分
5 j# |; @$ b- Z9 ?3 j4.3.5 街头骗局揭秘

% o% {6 H7 J* p5 p! g5 p" s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
% m2 ^8 d3 n( d8 T& h" _1 h5.2.2 总体标准差未知时的单个正态总体均值的检验
" C4 Y% F* @7 ^; c8 d% s5.2.3 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
& M; J! d% y" }; X4 Q4 G- F2 I5.2.5 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
8 @! J0 i$ u! w1 Q/ Y- y5 r5.3.2 描述性统计量
5.3.3 统计图
5.3.4 分布的检验
6 a8 R$ I9 J; Y6 v5.3.5 最终结论
5.4 案例16：核密度估计
/ d# d3 ^  ~( X3 n% [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

( r4 a* U3 D' w4 y- q9 K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
! j$ S, p* s, [$ E4 b9 O, F6.1.2 多元Copula函数的定义及性质
( C" G6 E0 [% s# B6.2 常用的Copula函数
6.2.1 正态Copula函数
+ k& ^% }& @9 Z. A/ u, P) o6.2.2 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
- n" e. Q% ^! L6.3.1 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
9 }2 Z- g4 l* U% I0 j" w+ ~6.3.4 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
4 T& \/ t6 l9 H- C2 R: P5 X6.4 案例17：沪深股市日收益率的二元Copula模型
6.4.1 案例描述
  U$ L4 [% t8 p+ d, x6.4.2 确定边缘分布
6.4.3 选取适当的Copula函数
( ^8 T3 }* e1 F3 A+ q6.4.4 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

第7章 方差分析
0 a& D  @5 i7 R7 Q7.1 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
# ]7 j5 @& c4 E7.2 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
. [5 O* a6 J" V2 O$ v- G" @7.2.2 案例分析
7 A: y( B- X  H9 C7.3 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
6 W$ q# S) s2 U' W5 _4 p2 K7.3.2 案例分析一
" F2 S" o5 v; R7.3.3 案例分析二
& U. |- }1 Q' f1 o7.4 案例20：单因素多元方差分析
- c7 m# f5 o0 ]: ]% T8 @4 h7.4.1 单因素多元方差分析的MATLAB实现
7.4.2 案例分析
0 i& g5 |- `, B( n5 F5 Y7.5 案例22：非参数方差分析
) L2 a; B2 {- Q" I* z& m! [  b7.5.1 非参数方差分析的MATLAB实现
7.5.2 Kruskal-Wallis检验的案例分析
+ M; V' j, T" l% y$ a( `7.5.3 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
$ A2 q6 N1 @4 b) {9 G; r+ U" s8.1.1 数据的散点图
8.1.2 调用regress函数作一元线性回归分析
% f; V2 v! p! s2 Y1 J8.1.3 调用regstats函数作一元线性回归分析
- \" t; R* a+ J+ O3 b! Q5 Z8.1.4 调用robustfiti函数作稳健回归
( l+ X4 k1 s9 j3 `' q  C8.2 案例24：一元非线性回归分析
; J. ^5 ^# N! m% i2 y  N% G3 e& ]8.2.1 数据的散点图
- q- T% b/ T! {/ i8 R4 C  z8.2.2 调用nlinfit函数作一元非线性回归分析
* ~% s' m, @$ j- D8 c8.2.3 利用曲线拟合工具cftool作一元非线性拟合
9 B$ k) O) U7 D8.3 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
% ]/ n9 b5 x5 ]& M8.3.2 调用stepwise函数作逐步回归

第9章 聚类分析
$ A4 O2 z6 ~. F6 e% N) P& o; r9.1 聚类分析简介
5 s! S: T! b* m& E8 @) Y4 f$ u9.1.1 距离和相似系数
9.1.2 系统聚类法
: @) R! h! V& r9.1.3 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
9.2.3 变量聚类案例
" r$ h; ?- Z+ N  l9.3 案例27：K均值聚类法的案例分析
5 o5 z% |3 a, t5 V8 ^9.3.1 K均值聚类法的MATLAB函数
9.3.2 K均值聚类法案例
8 f( p# E4 K" t" C$ f' e9.4 案例28：模糊C均值聚类法的案例分析
# h$ q! S7 |2 Z1 O9.4.1 模糊C均值聚类法的MATLAB函数
) m3 U) m! x% [6 `9.4.2 模糊C均值聚类法案例

第10章 判别分析
- `/ \2 Z: D' v9 T. f8 S10.1 判别分析简介
6 r% @3 W1 k; w10.1.1 距离判别
/ }* i& _; C, H: a! X10.1.2 贝叶斯判别
* ~* X; Y. L& }2 l; v$ g10.1.3 Fisher判别
10.2 案例29：距离判别法的案例分析
3 t# p: ]8 r0 ]4 i. y10.2.1 classify函数
- P7 O; |2 \: @* }& U10.2.2 案例分析
/ G" w% g5 `! z2 U( |1 Y10.3 案例30：贝叶斯判别法的案例分析
10.3.1 NaiveBayes类
% E" @' @5 {, y& y& X' m0 o7 R& {10.3.2 案例分析
10.4 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

0 D+ z/ b- Z  z% F# {第11章 主成分分析
11.1 主成分分析简介
11.1.1 主成分分析的几何意义
5 V3 S& M  S4 W/ @11.1.2 总体的主成分
11.1.3 样本的主成分
" Y+ X5 C9 e$ |4 B5 L; J5 a11.1.4 关于主成分表达式的两点说明
11.2 主成分分析的MATLAB函数
1 ]. M4 [5 t) Q* @1 T2 H0 F) E11.2.1 pcacov函数
8 X! Q8 }! ~1 B# s/ _3 ~3 `" p11.2.2 princomp函数
11.2.3 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 B; v' ^9 h% o- D  h$ q% S7 d11.3.1 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
0 ?2 d5 P  K( W1 y$ W. v. Y11.4.1 调用princomp函数作主成分分析
2 e+ ?: ]4 m3 Z$ s, f: @11.4.2 结果分析
11.4.3 调用pcares函数重建观测数据

第12章 因子分析
9 h6 {) h4 a6 \: T- ^' b& m8 D12.1 因子分析简介
12.1.1 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
12.1.4 因子旋转
12.1.5 因子得分
+ Q& y. V( m. e; d1 Q12.1.6 因子分析中的正teywood现象
12.2 因子分析的MATLAB函数
% y! ?: d4 k; L12.3 案例34：基于协方差矩阵或相关系数矩阵的因子分析
8 x) o) Z5 N1 S; j/ P/ _) [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

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
2 ]- L1 n8 m+ k! O# T: vA.1.2 重建图像数据
A.1.3 曲线拟合
+ j8 t9 `- A' s1 R7 h" P: uA.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
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
# ]* |8 e. W, a" u( V/ ^A.3.2 中位数算法原理
' a$ L; F1 Y/ IA.3.3 本案例的MATLAB实现一
/ C: o9 m. U! SA.3.4 本案例的MATLAB实现二
6 |4 L( i0 B/ D2 IA.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
; g" u9 z1 j% U1 i0 j# H) sA.4.3 判别效果
6 h/ }# ]7 H  mA.5 案例40：基于主成分分析的图像压缩与重建
; E6 Z( Z" N1 j! m5 kA.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
- Y  X6 \8 M: o
http://yunpan.cn/QaypQGgIZb2iv （提取码：999a）

wr1996

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