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:
# z% A$ p0 h# s# q4 ^4 z* ~& o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。
目录
第1章 利用MATLAB生成Word和Excel文档
1.1 组件对象模型(COM)
8 n, p1 O: V6 T  N2 E1.1.1 什么是CoM
1.1.2 CoM接口
1.2 MATLAB中的ActiveX控件接口技术
; X* @: J0 y) W5 Y, T1.2.1 actxcontrol函数
9 ]  Z6 Q! W' I4 p. Y9 G/ H1.2.2 actxcontrollist函数
1.2.3 actxcontrolselect函数
; r6 m. T0 H# O1 C1.2.4 actxserver函数
/ G' h0 X$ H  @7 G1.2.5 利用MATLAB调用COM对象
4 W. r( M) ~) h, Q( a1.2.6 调用actxserver函数创建组件服务器
# f4 [& N" N6 P0 j' f6 U3 `- ^$ n1.3 案例1：利用MATLAB生成Word文档
- k0 M3 t/ P: U5 P  g1.3.1 调用actxserver函数创建MicrosoftWord服务器
1.3.2 建立Word文本文档
1.3.3 插入表格
1.3.4 插入图片
8 [5 N7 \1 p0 [7 v3 l+ c1.3.5 保存文档
1.3.6 完整代码
1.4 案例2：利用MATLAB生成Excel文档
  s0 K! p1 k  q- N. g  Y& ~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
8 N) m) C1 p" E& k% M7 i( h1.4.4 插入、复制、删除、移动和重命名工作表
1.4.5 页面设置
- [" H6 Y' [. A9 _" H1.4.6 选取工作表区域
) k) h7 x. L* g+ O1.4.7 设置行高和列宽
* N; a% Q( W$ E* }# g, ?3 H1.4.8 合并单元格
1.4.9 边框设置
1.4.10 设置单元格对齐方式
: X, {# E- }6 p) ^( H1.4.11 写入单元格内容
; _0 H. a: j: c1.4.12 插入图片
1.4.13 保存工作簿
9 s- _1 w$ H9 ^+ b1.4.14 完整代码
- T+ K7 n( Z6 h( T
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
% G4 _( Z8 [" u2.1.2 调用高级函数读取数据
2.1.3 调用低级函数读取数据
! ]) K. ?" z3 m$ q" y; A* ]2.2 案例4：把数据写入TXT文件
0 f1 y& u) i- {2.2.1 调用dlmread函数写入数据
9 J; d7 h* L+ t8 s4 w5 j( k2.2.2 调用fprintf函数写入数据
2.3 案例5：从Excel文件中读取数据
2.3.1 利用数据导入向导导入Excel文件
* z" V) S3 `- H- J3 G% \2.3.2 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
: W+ o; p; z# ^3.1 案例7：数据的平滑处理
) W! C% h" g  n' J3.1.1 smooth函数
3.1.2 smoothts函数
2 V, h/ q4 r% C3.1.3 medfiltl函数
3.2 案例8：数据的标准化变换
3 G6 K0 W4 h' g9 {' H( `8 P3.2.1 标准化变换公式
2 e) b# ?9 y- C3 u3.2.2 标准化变换的MATLAB实现
3.3 案例9：数据的极差归一化变换
/ E1 Z3 `1 v9 S/ Q! O2 ?9 U+ k3.3.1 极差归一化变换公式
3.3.2 极差归一化变换的MATLAB实现
, {* t' ^' c' b4 u( r) o( X
第4章 生成随机数
5 H! {2 |) l! }4.1 案例10：生成一元分布随机数
) H. ^. b- Y  K$ ]$ S# Q4.1.1 均匀分布随机数和标准正态分布随机数
9 k& q& O& j* a& k4.1.2 RandStream类
, d: g$ m( x. e  z2 d! f4.1.3 常见一元分布随机数
; O, W$ K* a( L" D7 v" ^" ]8 u4.1.4 任意一元分布随机数
5 f* Q8 Z$ Z; T' f$ [4.2 案例11：生成多元分布随机数
1 Y4 L" n  p, q0 Y' B0 A6 Q6 _/ K3 R4.3 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 t9 G& Q4 d$ f7 u& A8 t4.3.3 用蒙特卡洛方法求圆周率
4.3.4 用蒙特卡洛方法求积分
4.3.5 街头骗局揭秘
1 u$ E& b/ y& e3 X
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
* v0 T8 {6 O- d! M" z3 X4 M: W( G5.2.1 总体标准差已知时的单个正态总体均值的检验
3 D" Y- z5 `5 u, ?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
9 g0 p1 ~5 S5 c* }0 z# Y5 j5.2.4 总体均值未知时的单个正态总体方差的检验
, V* c8 c6 @) a' l/ W7 ~! G5.2.5 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
; |6 o2 H7 b' v5.3.1 案例描述
# K: t( k3 U; o6 \- _! E5.3.2 描述性统计量
  i, e* B, q* o5.3.3 统计图
5.3.4 分布的检验
5.3.5 最终结论
2 A/ h+ [4 O4 V/ W  m5.4 案例16：核密度估计
& \+ A7 f- ]& }: O5.4.1 经验密度函数
8 N( q) i$ S: G7 r/ n" [5.4.2 核密度估计
' G: _7 z( v! c# L9 f6 s0 p1 |. ~0 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
4 d9 H/ k, w' z
% t( h/ m1 D+ O  p3 x# T3 `2 O# }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
6.1.2 多元Copula函数的定义及性质
6.2 常用的Copula函数
7 M& v+ u( k2 Y* a7 z5 f6 I$ b7 q6.2.1 正态Copula函数
( j$ O* u0 h, }' j2 y7 z6.2.2 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
6.3.1 Pearson线性相关系数r
6.3.2 Kcndau秩相关系数τ
( h2 F5 a7 |+ i3 B7 g0 g6.3.3 Spearman秩相关系数ps
4 p& V$ \. h; V! t. R' T0 L# X6.3.4 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
) e5 f5 C5 K5 z1 E4 Y6.4 案例17：沪深股市日收益率的二元Copula模型
) g8 d' T. T4 N. h6.4.1 案例描述
6.4.2 确定边缘分布
6.4.3 选取适当的Copula函数
# o, ]2 y; V+ _, Y' u. P$ m- @6.4.4 参数估计
6.4.5 与Copula有关的MATLAB函数
0 n" G9 c% {. I2 b5 l' w6.4.6 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
+ M) d7 S$ Q7 @( f( l7.1.2 案例分析
9 {, L6 z  u# Z. _4 ~+ f+ @) w3 u7.2 案例19：双因素一元方差分析
2 G1 N% k4 s& @4 C2 Y8 ^7.2.1 双因素一元方差分析的MATLAB实现
0 X  u% g5 w3 ^, u% w) u. \7.2.2 案例分析
/ B+ H7 g1 Q# `' J6 J, ^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
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
" ]4 T3 G, ?( c) O% ]8 B7.4.1 单因素多元方差分析的MATLAB实现
7.4.2 案例分析
7.5 案例22：非参数方差分析
( S# w: l% x7 U/ {" n$ F7.5.1 非参数方差分析的MATLAB实现
7.5.2 Kruskal-Wallis检验的案例分析
0 b0 H7 p4 O; C0 f: J. f7.5.3 Friedman检验的案例分析

0 i, q* Y  Y( a4 v第8章 数据拟合
8.1 案例23：一元线性回归分析
, e% [3 X) b; e8.1.1 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, `' w* h: W1 E; h+ }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
' n7 X. r# i$ v) a8.2.2 调用nlinfit函数作一元非线性回归分析
, Z3 T0 t) |6 @1 z2 X2 q' E8.2.3 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
+ Y5 M9 f' c$ Y3 M/ F' j: n6 j8.3.2 调用stepwise函数作逐步回归

第9章 聚类分析
1 ]; y  D- x7 c8 W9.1 聚类分析简介
9.1.1 距离和相似系数
- W% D: V+ T! p; |9.1.2 系统聚类法
8 }1 z* j# ?1 x9 s- p5 K9.1.3 K均值聚类法
9 o- I* }$ j: z9.1.4 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
9.3 案例27：K均值聚类法的案例分析
/ O5 t% O/ `* d7 o- Q* w5 Q4 S9.3.1 K均值聚类法的MATLAB函数
9.3.2 K均值聚类法案例
2 B6 R0 x) V6 ]1 ^  t/ O2 q9.4 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
* F: @$ U) q6 ]9.4.2 模糊C均值聚类法案例
$ U5 c8 d2 n  R2 m& ^( [
第10章 判别分析
10.1 判别分析简介
10.1.1 距离判别
  @) Z# i/ y# B) a6 I, D10.1.2 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
10.2.1 classify函数
# p+ W/ i  u7 a: U; e10.2.2 案例分析
6 m  }* v' m0 y1 f! |  R3 ^8 S10.3 案例30：贝叶斯判别法的案例分析
' k) |$ Y& U6 Y9 F10.3.1 NaiveBayes类
10.3.2 案例分析
10.4 案例31：Fisher判别法的案例分析
9 s* X2 C  X5 x10.4.1 Fisher判别分析的MATLAB实现
10.4.2 案例分析
3 l, \: w$ ]4 |" G
第11章 主成分分析
+ E# }4 N4 X$ K11.1 主成分分析简介
: L, k$ e1 o" A/ {1 v8 C3 o11.1.1 主成分分析的几何意义
, U1 S; P! z# j; [9 j: X/ ^11.1.2 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
11.2 主成分分析的MATLAB函数
1 S4 _( w( h7 a3 s8 c11.2.1 pcacov函数
, I6 I; X: I, K$ H/ a11.2.2 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
11.3.2 结果分析
7 P6 L; o% f4 J1 Q1 R11.4 案例33：从样本观测值矩阵出发求解主成分
2 g- T7 T  \) Z, b2 A4 N0 \5 R4 Y; B11.4.1 调用princomp函数作主成分分析
' l4 U& I) E3 L$ E- G3 j11.4.2 结果分析
; U$ z& y$ C' C+ R; I4 X- c11.4.3 调用pcares函数重建观测数据
. L  I+ Y& c; Q/ _5 r
; i9 `4 n4 B5 X% r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
1 C3 Q6 d3 C' c7 B) K( D  b- t: c12.1.2 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
6 g: ?1 J9 M$ V4 d! r12.1.5 因子得分
12.1.6 因子分析中的正teywood现象
" z. m& C- [4 s+ ]' {  e12.2 因子分析的MATLAB函数
0 R6 e) [8 j5 J& ~3 o# R12.3 案例34：基于协方差矩阵或相关系数矩阵的因子分析
( I: j2 D+ Z) |9 C4 W12.4 案例35：基于样本观测值矩阵的因子分析
+ ]0 u; H& g  [. ?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
A.1.2 重建图像数据
+ Y" r; _4 l5 ^* z+ ]A.1.3 曲线拟合
$ F. |# `' }0 EA.2 案例37：基于K均值聚类的图像分割
1 c* E6 I0 x; z! t9 S' V* ^A.2.1 灰度图像分割案例
A.2.2 真彩图像分割案例
  S$ Z7 s% O8 G/ @A.3 案例38：基于中位数算法的运动目标检测
  q+ h4 i5 G! T. I$ g) nA.3.1 案例描述
# F( r* O0 {1 `4 |0 aA.3.2 中位数算法原理
& I, e; j1 C. Y- [A.3.3 本案例的MATLAB实现一
A.3.4 本案例的MATLAB实现二
; M$ X7 z) }7 a# _' LA.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
& O$ a# _; ?% F& Q, _2 {( t0 HA.4.2 创建朴素贝叶斯分类器对象
3 k: S2 h" r. _- g- T7 y  J* ^6 WA.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
$ I4 S2 m: Q$ \* AA.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

$ p3 [; W0 d* \) T' M  @http://yunpan.cn/QaypQGgIZb2iv （提取码：999a）

wr1996

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