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

* s, y2 R- w% c7 s/ Z* S+ h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。

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《MATLAB统计分析与应用:40个案例分析》为MATLAB开发实例系列图书。
2 N( v8 |" G' H4 Q8 D6 W目录
第1章 利用MATLAB生成Word和Excel文档
7 p- f: f( z/ n" C$ u1.1 组件对象模型(COM)
. ]# k+ S7 G- D5 e8 N+ y1.1.1 什么是CoM
7 y4 I: h" b- u6 Z6 E5 ^, z1.1.2 CoM接口
8 z+ o: }$ l; B8 p. w! y4 u- ^2 U1.2 MATLAB中的ActiveX控件接口技术
1 V2 ?. b' {, x8 w1 G5 N* x3 K& q" j% b1.2.1 actxcontrol函数
1.2.2 actxcontrollist函数
1.2.3 actxcontrolselect函数
3 `+ |# u+ h. w* G# f/ y1.2.4 actxserver函数
: b0 V% l4 L: L1.2.5 利用MATLAB调用COM对象
1.2.6 调用actxserver函数创建组件服务器
+ V9 E( ?4 X2 M- K' ?) |5 l1.3 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
" Y. p, z- m0 e$ V2 ~; v1.3.2 建立Word文本文档
/ g$ d7 p  u& z7 I; {1 d  l  ]7 c1.3.3 插入表格
% z; Q. R$ [. g1.3.4 插入图片
5 r+ E. e: g* l0 k" l- q: K1.3.5 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
, E8 U" H* K- j/ V! d1.4.2 新建Excel工作簿
" J" B% G: _+ E/ v: R5 N9 P( \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
) A: n  l3 A. F1.4.5 页面设置
! d6 ?0 h/ K$ f' B1 z1.4.6 选取工作表区域
. }9 N; C& {/ B. z4 B: B/ |1.4.7 设置行高和列宽
1.4.8 合并单元格
4 d3 M- M  o! S0 |* }7 L1.4.9 边框设置
1.4.10 设置单元格对齐方式
) c' ^; b3 `  I3 `8 O7 e0 _# Z1.4.11 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
5 G' O. D, F% j$ L" l
, I7 K# U- [; r2 [第2章 数据的导入与导出
% N+ `- [: S( q8 H- a9 R8 c2.1 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
3 z/ \2 n$ F; g# ?" ?; I: R& F+ g9 D2.1.2 调用高级函数读取数据
2.1.3 调用低级函数读取数据
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
4 O; w$ z1 z- h% T. S7 w" M2.2.2 调用fprintf函数写入数据
! @' @" ]2 E' L0 E0 M& ?6 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
3 b0 r, S# R; r8 |/ d/ t2 g2.3.2 调用xlsread函数读取数据
2.4 案例6：把数据写入Excel文件

2 d" w/ j/ g7 @. D2 u0 J第3章 数据的预处理
9 r- U/ P" ]) I$ g% ~: I( {( D) X! d3.1 案例7：数据的平滑处理
8 W) A/ R/ K% ~( I. G3.1.1 smooth函数
3.1.2 smoothts函数
; h0 d" H8 H+ ~3 C3 ]3.1.3 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
3.3 案例9：数据的极差归一化变换
0 G# E: Q* G$ _3.3.1 极差归一化变换公式
3.3.2 极差归一化变换的MATLAB实现

7 a' [6 q3 s# S! ?. `/ K4 U第4章 生成随机数
4.1 案例10：生成一元分布随机数
2 ]& R! z$ B( u9 j% q4.1.1 均匀分布随机数和标准正态分布随机数
( s" X( u" ]4 Q' ?' e, s! \( D4.1.2 RandStream类
4.1.3 常见一元分布随机数
) t, n7 A( {* w- p& T7 m" i3 J4.1.4 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
! M) H! Z' D- B0 K! O4.3.1 有趣的蒙提霍尔问题
% o0 W! m% C3 E4 Y3 t4.3.2 抽球问题的蒙特卡洛模拟
* K0 i: @( Y' s5 Y; m/ M4.3.3 用蒙特卡洛方法求圆周率
4.3.4 用蒙特卡洛方法求积分
2 [6 y' e' X9 A# f  ]& L( U+ d4.3.5 街头骗局揭秘

第5章 参数估计与假设检验
% `5 K( v# F1 t5.1 案例13：常见分布的参数估计
/ T% ~! |# Z: |7 t. m5.2 案例14：正态总体参数的检验
1 p; \. m3 D: S; U5.2.1 总体标准差已知时的单个正态总体均值的检验
. z, A2 \' b: q& L1 l" j; o5.2.2 总体标准差未知时的单个正态总体均值的检验
+ a0 }* c. t3 K1 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
5.2.5 总体均值未知时的两个正态总体方差的比较检验
6 k+ r- ?3 `/ r4 _5.3 案例15：分布的拟合与检验
- j& b+ G' E$ _5.3.1 案例描述
5.3.2 描述性统计量
5.3.3 统计图
; ^' V- O, A0 d5.3.4 分布的检验
% o; t7 J+ }: R9 y; f' |5 s) B) c5.3.5 最终结论
5.4 案例16：核密度估计
5.4.1 经验密度函数
+ Q4 d& T9 Y& b1 t4 Z1 L5.4.2 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
! U, q5 \: \: E0 O" ~2 `
第6章 Copula理论及应用实例
; N0 a6 q4 r* |6.1 Copula函数的定义与基本性质
: ?: s" r7 `" g# _3 I9 w6 k6.1.1 二元Copula函数的定义及性质
, o' l, ~$ H* S* ^: F  K/ ^, ^6 v; w6.1.2 多元Copula函数的定义及性质
' k) n; V' p8 Y4 _8 j6 ?! s6.2 常用的Copula函数
6.2.1 正态Copula函数
( r! j8 ]3 m' L9 O; m6.2.2 τ-Copula函数
- z. K" U; S. m. y: i6 Q6.2.3 阿基米德Copula函数
6.3 Copula函数与相关性度量
6.3.1 Pearson线性相关系数r
. h2 K) w& A  _6.3.2 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
6 ~3 o6 H6 i, _7 L4 Y3 k! d" F6 ]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
6.4 案例17：沪深股市日收益率的二元Copula模型
1 M" @& s( t! l+ F+ Y5 I5 _+ C6.4.1 案例描述
6.4.2 确定边缘分布
6.4.3 选取适当的Copula函数
6.4.4 参数估计
6.4.5 与Copula有关的MATLAB函数
4 p! g' p$ }$ G% ]: C6.4.6 案例的计算与分析

第7章 方差分析
7.1 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
  H! ~( e; U% E+ q3 G& v7.2 案例19：双因素一元方差分析
  l4 D& E/ K/ c  f" ^7.2.1 双因素一元方差分析的MATLAB实现
0 @, z* F! ]. P! `5 u2 {7.2.2 案例分析
7.3 案例21：多因素一元方差分析
; {2 q5 Y- X, n2 `' h/ ~% n% g: U7.3.1 多因素一元方差分析的MATLAB实现
7.3.2 案例分析一
7.3.3 案例分析二
7.4 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
5 I6 W$ Y% f2 p8 J! r7.4.2 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
* ?3 }6 J( R" T2 u( g7.5.2 Kruskal-Wallis检验的案例分析
, L# {( Q) H+ @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
8.1.1 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
8.1.4 调用robustfiti函数作稳健回归
% k; M& O- s! }, b- B; n8.2 案例24：一元非线性回归分析
) c3 r! R' x! `; v8.2.1 数据的散点图
8.2.2 调用nlinfit函数作一元非线性回归分析
1 `6 {0 j" P8 k# D/ @  a8.2.3 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
5 R8 q9 H/ b, a! I8.3.2 调用stepwise函数作逐步回归
8 F  N) ?, o; ^, r* ]7 V
8 m6 ]' c) O! [4 j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
7 L: j0 E; `& X- \2 L( l. u& @9.1.2 系统聚类法
9.1.3 K均值聚类法
% `- {2 Z8 w( P. j) \" i$ R9.1.4 模糊C均值聚类法
. t' k; y; p/ @, Q( n2 _" V9.2 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
( y! c: W2 b" p2 l; w2 ]9.2.2 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
9.3.1 K均值聚类法的MATLAB函数
9.3.2 K均值聚类法案例
& L  F- A: F* l" A6 \9.4 案例28：模糊C均值聚类法的案例分析
1 z- N) l* A) C/ 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

: l: k: p, i8 j" ]+ G9 B第10章 判别分析
' L) a( w/ a0 u: _1 K0 n, D( C10.1 判别分析简介
# z# T) c9 o% T  X7 f10.1.1 距离判别
10.1.2 贝叶斯判别
: N# A0 t3 ?0 M3 i! n$ L) Y10.1.3 Fisher判别
10.2 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
. T9 d  q* M9 h" z  {0 ?: V1 S1 W8 ]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
) O* ?; _/ l; J7 S; Z9 [
$ |2 z1 L) x9 g  Z/ o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
* s- G: o- M" L2 ?11.1.2 总体的主成分
9 i# t% s3 D) _0 }11.1.3 样本的主成分
& T0 k8 q2 ^$ s11.1.4 关于主成分表达式的两点说明
6 A, v2 e( S9 C$ t5 ?$ Z, z) _11.2 主成分分析的MATLAB函数
11.2.1 pcacov函数
: M* b0 ~, w) M11.2.2 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
11.3.1 调用pcacov函数作主成分分析
. F) J' r  N+ g; j2 k# u5 n+ x11.3.2 结果分析
! k9 D4 D& V! b4 T11.4 案例33：从样本观测值矩阵出发求解主成分
0 x- s& k, Q# v11.4.1 调用princomp函数作主成分分析
8 b9 O* p# S% k8 d) K. [( e/ B11.4.2 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
12.1 因子分析简介
! |$ ]1 A- N4 v) i: ~6 ?- J0 q4 I0 s12.1.1 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
" A- Y( q* _+ @( {6 |; y12.1.4 因子旋转
12.1.5 因子得分
% g/ z! e$ T% {& s8 n12.1.6 因子分析中的正teywood现象
( N, C4 [9 r/ m& v3 A! a# A12.2 因子分析的MATLAB函数
* b) |0 g: [, }7 b12.3 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
& O) @% T5 d6 |12.4.1 读取数据
" i6 t4 D+ p' P( ]12.4.2 调用factoran数作因子分析
( `5 S6 J) w3 N5 z" ~
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
A.1.2 重建图像数据
$ j$ W/ W& h  U" \1 |4 RA.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
; @! |3 f" e# K+ [A.2.2 真彩图像分割案例
3 F4 ~% h" H# i" R( H( MA.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
  s0 E7 c3 t# H0 n4 K  LA.3.2 中位数算法原理
A.3.3 本案例的MATLAB实现一
A.3.4 本案例的MATLAB实现二
A.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
1 }; S# G; G! HA.4.2 创建朴素贝叶斯分类器对象
6 W0 O3 l" x& ~1 p8 UA.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
$ |3 B2 Q/ m' C) |; H1 X. I$ pA.5.2 图像压缩与重建的MATLAB实现
# m7 A& Z' {, y5 g附录B MATLAB统计工具箱函数大全
参考文献

http://yunpan.cn/QaypQGgIZb2iv （提取码：999a）
8 H+ u; t, _& z5 ^0 X/ `) {# C  x/ ~) R

wr1996

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