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。
) @2 W0 i" k0 p8 q5 H% J( ^
编辑推荐
; w8 n) o. \+ g, p# k% Y- U《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
' I: I5 p) r- \( G" }  Q. W% Y) d第1章 利用MATLAB生成Word和Excel文档
9 _% I& Z7 ]" ]1 P) b. D1.1 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
! B+ ]# d$ y6 p1 c7 M2 E1.2.2 actxcontrollist函数
1.2.3 actxcontrolselect函数
0 a3 \  c# i, v. K. y1.2.4 actxserver函数
/ h* t' O) r; G- l) ^& J' s5 ^1.2.5 利用MATLAB调用COM对象
+ t  S) Z$ m2 w6 A" Q* p- H/ _1.2.6 调用actxserver函数创建组件服务器
4 E, W/ h- @. b. `5 Y5 [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
5 h  f% Y6 k" q0 u3 l1 W0 n9 l1.3.2 建立Word文本文档
9 Q3 ?" R% z* V9 K' g5 G1 r1.3.3 插入表格
1.3.4 插入图片
1.3.5 保存文档
1.3.6 完整代码
8 G. `4 T+ M( b$ O, a$ t( j1.4 案例2：利用MATLAB生成Excel文档
1 \# }5 r! [/ E1 e1.4.1 调用actxserver函数创建MicrosoftExcel服务器
- V6 M( o1 L/ S8 c' M" b1.4.2 新建Excel工作簿
2 v/ I% b4 D) d* N& N4 t  I1.4.3 获取工作表对象句柄
+ u3 ]/ H" N6 I1.4.4 插入、复制、删除、移动和重命名工作表
. H* a% H" u8 U$ n& |, U; e1.4.5 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
1.4.10 设置单元格对齐方式
1.4.11 写入单元格内容
4 c7 Q1 ?: c  C" E1.4.12 插入图片
% r2 G" p; g. d9 v% G* F1.4.13 保存工作簿
1.4.14 完整代码

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 }0 L' s( i; y/ h& k9 U* A2.1.3 调用低级函数读取数据
. U4 {- r9 d9 M& q, y( B# y2.2 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
2.3.1 利用数据导入向导导入Excel文件
2.3.2 调用xlsread函数读取数据
" u! ]; \! [1 t2.4 案例6：把数据写入Excel文件

& z+ T: ~) P) V7 G4 i0 P第3章 数据的预处理
+ y# f7 c% F2 B4 u, _8 i9 J3.1 案例7：数据的平滑处理
3.1.1 smooth函数
5 v. j8 d9 V; p! U# [3.1.2 smoothts函数
3.1.3 medfiltl函数
/ A4 `% u# O# D8 e+ C/ p3.2 案例8：数据的标准化变换
4 c3 c9 Y' q6 }; \& R; I0 m9 a5 ^3.2.1 标准化变换公式
3.2.2 标准化变换的MATLAB实现
9 i% G" S+ d' k5 C3.3 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
3.3.2 极差归一化变换的MATLAB实现
8 a' O* X1 L- ?8 o7 k5 u4 f; ?
9 ?% O/ @. L9 L3 ~& X第4章 生成随机数
4.1 案例10：生成一元分布随机数
, q' a' a4 Y8 X4.1.1 均匀分布随机数和标准正态分布随机数
6 B1 u( _; [5 t6 p4.1.2 RandStream类
0 H$ g$ w, j3 K. W# N; M. ?4.1.3 常见一元分布随机数
4.1.4 任意一元分布随机数
2 X1 B' U- L; p8 U4.2 案例11：生成多元分布随机数
6 q( d, m! x7 y/ l) l# J3 n% t% R4.3 案例12：蒙特卡洛方法
4.3.1 有趣的蒙提霍尔问题
& x5 U9 ]5 {1 i' r) U4.3.2 抽球问题的蒙特卡洛模拟
6 Y5 }9 m7 A' e9 a% _8 J1 C' r4.3.3 用蒙特卡洛方法求圆周率
$ g1 q- |' G# `4.3.4 用蒙特卡洛方法求积分
4.3.5 街头骗局揭秘
$ W$ [5 x. [! |6 q1 k* f0 E
$ ~0 B7 |" H+ ]/ ~, M. H: X! c第5章 参数估计与假设检验
$ Z6 A( d9 Z9 J0 \& j5.1 案例13：常见分布的参数估计
: b, u9 Y0 W, V/ W/ n' u5.2 案例14：正态总体参数的检验
" e) [/ i3 \( R/ i2 B5.2.1 总体标准差已知时的单个正态总体均值的检验
5 f6 p" p$ Z9 y. r' N; W5.2.2 总体标准差未知时的单个正态总体均值的检验
- A; a  L; F5 @3 c" Y5.2.3 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
  n: d5 t3 Q/ `8 s, o! e5.2.5 总体均值未知时的两个正态总体方差的比较检验
8 e3 r9 r9 ~% F" B) q6 K! |5.3 案例15：分布的拟合与检验
1 Q+ y2 j1 }1 l) w0 H5.3.1 案例描述
5.3.2 描述性统计量
2 u- @: F; J# C( {, X) Q5.3.3 统计图
% n( |: R- c. ]' v9 t5.3.4 分布的检验
5.3.5 最终结论
# a& V3 {' }3 O2 F5.4 案例16：核密度估计
5.4.1 经验密度函数
5.4.2 核密度估计
! ^% d6 X6 ^" A( ^3 @; k- D5.4.3 核密度估计的MATLAB实现
5.4.4 核密度估计的案例分析
4 a1 W' M2 O' P
; Y/ I8 S) z4 K8 b( ^! `7 C第6章 Copula理论及应用实例
6.1 Copula函数的定义与基本性质
& S$ \6 q5 _6 g# U) F/ o! e6.1.1 二元Copula函数的定义及性质
' e* o* j% f7 P( _) J6.1.2 多元Copula函数的定义及性质
1 R) W, z2 G, F; \' \: d3 P5 Z6.2 常用的Copula函数
  t1 l0 r2 S* T, v6.2.1 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
6 V+ o, Y8 Z; o2 e: j7 Z3 [6.3.1 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
" }+ A* ^! P- h; @- A$ E6.3.4 尾部相关系数又
6.3.5 基于Copula函数的相关性度量
- m0 {3 l- r! h: |) p6.3.6 基于常用二元Copula函数的相关性度量
' B7 j6 F0 H( B: o$ ?5 |8 G6.4 案例17：沪深股市日收益率的二元Copula模型
2 `& Q% A6 P3 O( S& a2 H6.4.1 案例描述
6.4.2 确定边缘分布
' f/ w" D6 N9 @4 T1 i  g1 z6.4.3 选取适当的Copula函数
1 Y2 L1 }+ L5 b6.4.4 参数估计
; w6 B7 w. a, U' n/ T( w6.4.5 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
7.1 案例18：单因素一元方差分析
: K0 a4 q0 h9 S) P3 f7.1.1 单因素一元方差分析的MATLAB实现
; `. T5 T) N) }/ x( i5 S0 ~& j7.1.2 案例分析
, ]) O8 p$ z( F- d( k7.2 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
7.2.2 案例分析
. K  i, m2 V6 R# @- |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
1 B7 S9 E4 [$ s: p* O7.3.2 案例分析一
  j0 M! H$ E4 H" H/ d) m& H7.3.3 案例分析二
0 R$ a/ q3 A/ n* a+ J7.4 案例20：单因素多元方差分析
7 `3 |5 U% _% s- C& x7.4.1 单因素多元方差分析的MATLAB实现
9 I* i& `- Q/ A) [' }7 Y7.4.2 案例分析
7.5 案例22：非参数方差分析
$ s2 ]. e- S' |% J3 K7.5.1 非参数方差分析的MATLAB实现
7.5.2 Kruskal-Wallis检验的案例分析
7.5.3 Friedman检验的案例分析
- M$ ]  {5 w8 E! i8 G
! _* L9 }" g7 c* k- w第8章 数据拟合
  I7 ~/ \1 ^5 h& z& E; c8.1 案例23：一元线性回归分析
6 c( e# o" ?$ W+ l" D$ X8.1.1 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 l! ~# t' w! |8 }8 |8.1.4 调用robustfiti函数作稳健回归
+ }/ O$ P9 f6 N  C; Y8 P. {8.2 案例24：一元非线性回归分析
4 ?/ h: f2 R* ^) t8.2.1 数据的散点图
( B5 c( D) c* q  f: F8.2.2 调用nlinfit函数作一元非线性回归分析
# N+ m4 }7 i) d! l& 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
& l9 g) p/ _( k& N& m" O8.3.2 调用stepwise函数作逐步回归

+ e8 s- y2 c$ F  c9 C  S第9章 聚类分析
9.1 聚类分析简介
1 L1 Z) X. G7 w" Z$ h* `9.1.1 距离和相似系数
9.1.2 系统聚类法
/ c2 X) j: r: M7 E" R+ B) h; `: Z! i9.1.3 K均值聚类法
, |6 m6 d6 W4 p+ P8 r3 V4 P3 D9.1.4 模糊C均值聚类法
9.2 案例26：系统聚类法的案例分析
8 K3 M0 \( K/ ~0 B* V5 Y. l  D9.2.1 系统聚类法的MATLAB函数
. O/ J: ]) M' k' e9.2.2 样品聚类案例
. L4 h. o$ [8 U3 m" o5 M  e9.2.3 变量聚类案例
5 P" w8 W" u: p% W. T' l) M, z, n! A9.3 案例27：K均值聚类法的案例分析
/ g  S! B2 k$ A9.3.1 K均值聚类法的MATLAB函数
8 H4 v1 i2 f6 I+ s9.3.2 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
: k% b# b; F1 E, M# P' x9.4.1 模糊C均值聚类法的MATLAB函数
' t/ ^, K: |$ G, w4 w0 D9.4.2 模糊C均值聚类法案例

* L2 B/ s1 v0 V( c. L8 Z3 w第10章 判别分析
10.1 判别分析简介
8 {- h' @+ R- w$ m9 d0 `; p6 I10.1.1 距离判别
10.1.2 贝叶斯判别
10.1.3 Fisher判别
1 A4 K& i3 ?& B2 ^+ O- _8 \10.2 案例29：距离判别法的案例分析
10.2.1 classify函数
# _- F  ~9 X2 i10.2.2 案例分析
5 Q7 u% p! U* {10.3 案例30：贝叶斯判别法的案例分析
* G" E, M' v9 U0 T1 B10.3.1 NaiveBayes类
4 Q  Z  i) @8 p, ~+ @" u10.3.2 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

4 S1 @. ~( U" u! P) t0 n) @6 X第11章 主成分分析
11.1 主成分分析简介
6 p: d( r, ]- U. t! a9 O9 B11.1.1 主成分分析的几何意义
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
% t. c( G# b8 w9 }11.2 主成分分析的MATLAB函数
1 |; e' R) ?1 h  Q$ H11.2.1 pcacov函数
11.2.2 princomp函数
) ]3 V* j0 d6 o1 r, B11.2.3 pcarcs函数
, a( i  p) P7 T+ ?/ w' W& U0 n11.3 案例32：从协方差矩阵或相关系数矩阵出发求解主成分
4 w. ~, \* ~* B2 L( D7 ~6 M6 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
11.4.1 调用princomp函数作主成分分析
+ j0 S. |4 F7 {) X! k11.4.2 结果分析
11.4.3 调用pcares函数重建观测数据
: D, O# g# l5 L
+ k9 |9 G1 S. K( p8 F" e第12章 因子分析
12.1 因子分析简介
; G0 \; k2 V$ e0 d8 H12.1.1 基本因子分析模型
12.1.2 因子模型的基本性质
8 X) Y9 Z5 r! X4 L- q12.1.3 因子载荷阵和特殊方差阵的估计
; C4 |: q, Y' q" v; a' a12.1.4 因子旋转
& g& G# i% t5 L' y: ~0 T4 N12.1.5 因子得分
12.1.6 因子分析中的正teywood现象
2 n/ v' l+ O& q3 O( L0 r12.2 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
& m, v: D/ ^- i1 J0 Z# c9 B12.4 案例35：基于样本观测值矩阵的因子分析
: v' ?4 W. a; l% h+ l; b12.4.1 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
- n) S% c6 b; fA.1.1 案例描述
& g, B; O+ @4 Q5 O1 V) fA.1.2 重建图像数据
  \* k% g. T) _# e" L2 Q6 ZA.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
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
3 ]: P" P+ K. U. h# nA.3.2 中位数算法原理
" i9 l4 u+ w2 n3 U( Q/ n- h8 Q7 VA.3.3 本案例的MATLAB实现一
# r/ _6 C: L9 t& n( T- h. D, a' c4 WA.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
& y: t' F! V7 b/ _1 M0 aA.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
" |/ J8 s4 u; y$ \7 d4 [% nA.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
A.5.2 图像压缩与重建的MATLAB实现
% M$ R, ~: D' R9 x" C附录B MATLAB统计工具箱函数大全
8 v4 B: B' h+ @6 X5 K5 T  s参考文献
. L% h2 p( r+ A& \
( l/ n: N7 B# E4 m+ \http://yunpan.cn/QaypQGgIZb2iv （提取码：999a）
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