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

. |1 ?. n. S/ R. S  n0 U内容提要:
# [3 E' O# C( ?- o0 x9 K  A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。
* c: g# c7 }8 |2 h  c
9 u, h# ?" V. m0 M: A0 ?$ Q# R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。
( l( C( A6 |2 W# e3 H目录
' C* [- y0 i$ T1 X2 C  y第1章 利用MATLAB生成Word和Excel文档
! V8 y+ C" S$ ]5 Z7 D1.1 组件对象模型(COM)
1.1.1 什么是CoM
/ B% b4 A* ?8 ~1.1.2 CoM接口
1.2 MATLAB中的ActiveX控件接口技术
* |  H! m5 _0 c% g1 [# a9 a1.2.1 actxcontrol函数
1.2.2 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
/ h% J" l  x! p) Q- M( D# q' F8 l1.3.2 建立Word文本文档
2 C/ w1 ^1 `6 X. m& z1.3.3 插入表格
1.3.4 插入图片
/ h& H( P0 V8 r$ q1.3.5 保存文档
6 X& m  e) q: y8 M1.3.6 完整代码
, Q5 ~/ d; w, A6 {; H4 G1.4 案例2：利用MATLAB生成Excel文档
9 R$ C, v) v* e5 A0 e3 |0 [1.4.1 调用actxserver函数创建MicrosoftExcel服务器
. m) o, ~6 \, l" w2 ^. O1.4.2 新建Excel工作簿
1.4.3 获取工作表对象句柄
7 P/ B) \7 \* H0 g! R1.4.4 插入、复制、删除、移动和重命名工作表
* L& `. Y9 l+ N- {5 H4 r0 H1.4.5 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
6 g) P; w! f" b) W% C; ~9 J1.4.10 设置单元格对齐方式
+ y. ^/ d: u; a1 X; F1.4.11 写入单元格内容
7 v$ l, F. W8 S7 I' u7 P7 n" J  s1.4.12 插入图片
1.4.13 保存工作簿
( `8 K* s& Q$ w- T1.4.14 完整代码
; i3 [' Q' a. k1 W5 r( O/ \' o
: j# ]- [( y( ?5 N第2章 数据的导入与导出
, v! [( h+ u" n1 z: b2.1 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
2.1.3 调用低级函数读取数据
# A5 Z$ B5 O- P2.2 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
% u2 v  J* I; y+ G: X( E: n' }2.3.1 利用数据导入向导导入Excel文件
" u7 @; `4 K. I! s6 l+ ~9 r( B2.3.2 调用xlsread函数读取数据
' ]' R5 s+ ?& l5 _2.4 案例6：把数据写入Excel文件

7 L  e$ J, }* Y1 f. M  G第3章 数据的预处理
+ G5 z# p9 y, l; \3.1 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
; c+ {  a& y& D6 ]7 ~3.2 案例8：数据的标准化变换
0 f: T( W! ~8 S$ k/ ^; x, P3.2.1 标准化变换公式
3.2.2 标准化变换的MATLAB实现
3 ?. G) N. w& D; w3.3 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
7 S2 g0 L3 e# s( H' @9 w3.3.2 极差归一化变换的MATLAB实现

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
- l& i  F" R) n8 o. d' D" T4.1.2 RandStream类
4.1.3 常见一元分布随机数
( \+ S% l; b2 x& I. C& D4.1.4 任意一元分布随机数
) D* T5 q1 z' l& o" a/ B9 P4.2 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
4.3.2 抽球问题的蒙特卡洛模拟
7 a8 U2 \) J& M+ A' g4.3.3 用蒙特卡洛方法求圆周率
/ B$ ?+ u# ^# {, g' j4.3.4 用蒙特卡洛方法求积分
4.3.5 街头骗局揭秘
# t- ^0 r0 b2 ~1 }- J! U& m4 B
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
- ^/ K5 _% y' U8 j8 c2 t* q5.2.2 总体标准差未知时的单个正态总体均值的检验
( D/ I3 W  u0 ?8 ?6 ]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/ k/ B9 |  v, M5 z* t5.2.4 总体均值未知时的单个正态总体方差的检验
, y4 f1 e1 ?: g, D; E5.2.5 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
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
" h7 K, \0 X" B' i) z( N5.4.1 经验密度函数
5.4.2 核密度估计
/ C4 W' R, L+ i; A; |5.4.3 核密度估计的MATLAB实现
9 L* d0 U) ]2 h) q5.4.4 核密度估计的案例分析
  V$ e1 a: w) U1 k, Y1 ]
第6章 Copula理论及应用实例
" t! ]4 A5 ~' J* P+ _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
6.1.2 多元Copula函数的定义及性质
$ c/ s; l1 O4 V& u, v6.2 常用的Copula函数
6.2.1 正态Copula函数
* |6 Z3 q8 n6 P0 P& C; ^% E, h6.2.2 τ-Copula函数
& M# T# V2 ^6 |4 h. O& E. q6.2.3 阿基米德Copula函数
9 y& B" |4 [: J1 O7 b6 j* O9 s6.3 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
$ R' S0 u+ w( B& W  E  o4 d0 _9 |$ [6.3.3 Spearman秩相关系数ps
6.3.4 尾部相关系数又
% h) I2 M. Y# v4 A, V. E6.3.5 基于Copula函数的相关性度量
( }, f. w4 `( Y1 Y) c: O6.3.6 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
2 p0 w& P" }0 O8 ]& A$ B4 O6.4.2 确定边缘分布
8 s- k1 }- k- T6.4.3 选取适当的Copula函数
$ w/ x9 D( b* x; h; l) L, n" [6.4.4 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

) A! ^+ W: S- v第7章 方差分析
% T3 K- _- s0 q( `- n, ^/ G7.1 案例18：单因素一元方差分析
* b$ }& D0 d+ V9 V8 y7.1.1 单因素一元方差分析的MATLAB实现
7.1.2 案例分析
7.2 案例19：双因素一元方差分析
8 ?) F: J1 ]2 w( z" f7.2.1 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
& y0 X! p4 i+ W' a! s( R- F7.3.1 多因素一元方差分析的MATLAB实现
8 Z# C. ]$ e; A! d; O& f7.3.2 案例分析一
8 B. A5 Z4 I5 q7.3.3 案例分析二
% d! f: ], x8 z  h) w, A* E0 Z7.4 案例20：单因素多元方差分析
4 Y- K4 ?0 G- m! [3 t' F* u0 q2 O7.4.1 单因素多元方差分析的MATLAB实现
% _3 u& |4 ]  X* a6 N7.4.2 案例分析
; N# e" |/ z! Z: _  a# V7.5 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 S! ?% f" |5 |7.5.2 Kruskal-Wallis检验的案例分析
7.5.3 Friedman检验的案例分析
! ]2 f- Y! Q6 t0 s
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
) E# ?$ Z2 i* _- w8 @: W) a+ P7 t8.1.2 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
8.2 案例24：一元非线性回归分析
8.2.1 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
! B9 a4 g5 c( c1 X8 Y, v0 G$ b. d8.3 案例25：多重回归分析
) d+ A! P/ V; n5 ]; u. U: }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

第9章 聚类分析
9.1 聚类分析简介
9.1.1 距离和相似系数
9.1.2 系统聚类法
: H$ g( s) j& K, s9.1.3 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
; k+ H6 v3 l3 y9.2.1 系统聚类法的MATLAB函数
* s0 y5 S8 |; l4 H, o0 u2 C9.2.2 样品聚类案例
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
: z' d0 g4 t8 Y' y0 y1 i; ]9.3.1 K均值聚类法的MATLAB函数
( `, ~6 o( a: m* ~5 C2 n# q9.3.2 K均值聚类法案例
& h' w/ ?. r+ l  j" R( T; ?2 K9.4 案例28：模糊C均值聚类法的案例分析
! u5 g" g& c$ \5 Z4 T6 R9.4.1 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
& r- W5 p4 ~+ b/ _6 e% N
第10章 判别分析
! B6 I4 ?7 B& j! ?) p10.1 判别分析简介
% I0 g* ^  j9 Z10.1.1 距离判别
1 K8 R5 M5 Z' S$ K  I1 v4 q10.1.2 贝叶斯判别
10.1.3 Fisher判别
10.2 案例29：距离判别法的案例分析
# B5 D7 T/ A$ m& Q10.2.1 classify函数
10.2.2 案例分析
+ k2 S' V3 [' @10.3 案例30：贝叶斯判别法的案例分析
10.3.1 NaiveBayes类
% r3 p* |/ g( u1 O( E10.3.2 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
8 E; z# W( M/ N# [: {" l  r. A& i3 o10.4.2 案例分析
( a; a" {) h5 B6 p7 P/ ~. G
* r: Z! |, w# n1 s: F9 e第11章 主成分分析
11.1 主成分分析简介
1 n6 D4 r4 w! ?8 A2 T11.1.1 主成分分析的几何意义
1 Y9 ^2 P) V# {# M" F3 w' t( z11.1.2 总体的主成分
4 l) n( @2 R7 G1 j" r# o11.1.3 样本的主成分
11.1.4 关于主成分表达式的两点说明
3 p% j3 x: F" A$ Y( v. H11.2 主成分分析的MATLAB函数
8 _6 S7 A+ d- Z* U2 x) W8 o( u11.2.1 pcacov函数
8 s' |+ [, [) C$ T- u8 D! D2 C11.2.2 princomp函数
1 G& @& x3 L0 @$ \! F* n11.2.3 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
11.3.1 调用pcacov函数作主成分分析
  V8 i- V6 d5 C+ }3 O+ v/ V11.3.2 结果分析
11.4 案例33：从样本观测值矩阵出发求解主成分
5 t5 l% ]6 b* }6 f, h11.4.1 调用princomp函数作主成分分析
* F$ o! T3 q* U2 L11.4.2 结果分析
. o3 e: f8 X. N* x" \( a8 `11.4.3 调用pcares函数重建观测数据

第12章 因子分析
- |5 O4 |/ D  U; y0 v- U12.1 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
: i5 ^/ ?' ?- D2 Y# s12.1.3 因子载荷阵和特殊方差阵的估计
$ X. d% ]- B$ J2 R* p+ a2 {12.1.4 因子旋转
+ s- t/ i' }* s5 k) r12.1.5 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
12.4 案例35：基于样本观测值矩阵的因子分析
- P" C( S; E: x% K, z6 S: F7 Q# g12.4.1 读取数据
12.4.2 调用factoran数作因子分析

) X& D: ^; y- i! P) w: D附录A 图像处理中的统计应用案例
! {1 {- B' L8 |' l, vA.1 案例36：基于图像资料的数据重建与拟合
% {& ^3 X1 [% G$ J( C; t& y% cA.1.1 案例描述
A.1.2 重建图像数据
A.1.3 曲线拟合
# g/ I2 v3 v. }% k1 y% x) ?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
; j: _* W. a* g6 g4 T$ @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
" u7 k8 v  S& R4 L$ i4 J$ [A.3.2 中位数算法原理
A.3.3 本案例的MATLAB实现一
- A9 s+ p  g. L7 l& U* @3 c6 TA.3.4 本案例的MATLAB实现二
5 v# m. ?# c! J" vA.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
0 u6 E3 E; L3 VA.4.3 判别效果
" y  A& v+ }, z6 ^* q. wA.5 案例40：基于主成分分析的图像压缩与重建
* |6 T: Y6 @8 e4 jA.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
( I+ ?" \2 P: C附录B MATLAB统计工具箱函数大全
( ]# I+ H# F$ D1 t* \2 ^! y参考文献

) t. z9 k* u0 lhttp://yunpan.cn/QaypQGgIZb2iv （提取码：999a）
8 ^. F5 l$ v6 Z/ k' `3 m

wr1996

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