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$ @% ]& O( w& m$ x: a4 b& R内容提要:
1 q/ b6 }9 X- }6 O2 J$ N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。

' r& \4 d+ ?6 A编辑推荐
1 B* a* p/ ~- x《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
) a5 e  J* I; y% E第1章 利用MATLAB生成Word和Excel文档
1.1 组件对象模型(COM)
) Y/ c" y8 D0 p1.1.1 什么是CoM
' B  n6 Q, s& V+ B* G- w1.1.2 CoM接口
0 E# ?* e, T6 q1 {( b' t1.2 MATLAB中的ActiveX控件接口技术
1.2.1 actxcontrol函数
- |3 a; G+ d, o2 _* ]" o: r1.2.2 actxcontrollist函数
1.2.3 actxcontrolselect函数
  M' `: r2 i' W  J1.2.4 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
9 c8 R% C+ ~# S) g/ I# s1.3 案例1：利用MATLAB生成Word文档
7 ]* K. M7 b8 v" ~" z9 X1.3.1 调用actxserver函数创建MicrosoftWord服务器
" y5 w3 G, U: V1.3.2 建立Word文本文档
1.3.3 插入表格
, Z8 V$ R6 F3 ]2 E; {" a5 ]+ M) T1.3.4 插入图片
1.3.5 保存文档
$ b+ Y' \1 a: E8 i/ x( |1.3.6 完整代码
8 s, w9 e2 t) O. h0 z' T1.4 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
6 I3 A1 w% M3 X" v" u# ?; p1.4.2 新建Excel工作簿
1.4.3 获取工作表对象句柄
+ H  |0 W  Q6 K1 ?9 w& 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 ~0 }" g7 e& {2 C1.4.6 选取工作表区域
1.4.7 设置行高和列宽
! P" s% d/ l5 l$ I1.4.8 合并单元格
! V, X$ D5 \" M6 q9 `" f1 g1.4.9 边框设置
' D  A% T" W$ a5 s4 R. _: \$ R1.4.10 设置单元格对齐方式
/ _# ?; F3 h1 Y$ `# b2 p7 e: W1.4.11 写入单元格内容
2 \9 b: E  t9 D  @1.4.12 插入图片
1.4.13 保存工作簿
1.4.14 完整代码
/ Y3 z& |) G  _1 J
第2章 数据的导入与导出
$ J, F) B! O* R2.1 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
5 k* d7 X+ g/ j/ Q" B- r2.1.2 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
' v) Z! b( f  z2.2.1 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
3 ~2 l/ X; N+ {7 u$ T8 X7 u! k2.3.2 调用xlsread函数读取数据
2 p5 `) J2 R6 k' c. O2.4 案例6：把数据写入Excel文件
' e: c( d/ ?2 S# ~
第3章 数据的预处理
3.1 案例7：数据的平滑处理
3.1.1 smooth函数
3.1.2 smoothts函数
1 h6 u; D+ o# m: y/ e3.1.3 medfiltl函数
1 E6 b  P+ P# P8 e3.2 案例8：数据的标准化变换
3.2.1 标准化变换公式
) I7 e! v, J6 ^" V* S9 X3.2.2 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
3.3.2 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
5 n, Q6 z3 R% ~- Y: w% d7 J4.1.1 均匀分布随机数和标准正态分布随机数
) K+ E8 O$ T  v% a, C2 j4.1.2 RandStream类
% I. |" X4 \& ]4.1.3 常见一元分布随机数
4.1.4 任意一元分布随机数
$ \" h+ y4 H: K: R# ?. J4.2 案例11：生成多元分布随机数
- i+ `, L- G. x2 ~( m4.3 案例12：蒙特卡洛方法
4.3.1 有趣的蒙提霍尔问题
& G# M2 @6 ~4 T6 s6 m0 L4.3.2 抽球问题的蒙特卡洛模拟
6 C% L& z: j, b/ \8 d% J$ Z& k4.3.3 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

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
7 p5 k- z! Y* T, c( e5.2 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
* r" M8 v& F, ]/ y8 `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
5.2.4 总体均值未知时的单个正态总体方差的检验
: ^; d+ V& a4 R/ w) c9 k0 a5.2.5 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
6 }4 J: u6 ~3 _% u5.3.2 描述性统计量
7 e4 ^7 |8 o8 j: A5.3.3 统计图
* j% @5 B# E& e5.3.4 分布的检验
5.3.5 最终结论
5.4 案例16：核密度估计
6 K) K3 z! t+ D5 W( B* B- o  Y5.4.1 经验密度函数
# i" i2 e8 T- o2 W0 T0 [. W0 ?  _4 e5.4.2 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
  E- N: I2 V% [- h0 ~
第6章 Copula理论及应用实例
6.1 Copula函数的定义与基本性质
# \; U9 G& V2 p6 J2 l6.1.1 二元Copula函数的定义及性质
8 k6 u8 q# l7 N0 @6.1.2 多元Copula函数的定义及性质
( j1 K0 B# b1 b3 |6 u( \( F2 ?6.2 常用的Copula函数
6.2.1 正态Copula函数
( c/ X3 x7 a7 a, l4 i# Q6.2.2 τ-Copula函数
2 o4 P$ _: J, I; e6.2.3 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
1 ~6 {3 A7 F2 M2 h* {6.3.2 Kcndau秩相关系数τ
8 a) c- _  e3 c8 S0 f& f6.3.3 Spearman秩相关系数ps
6.3.4 尾部相关系数又
( H8 N4 ?7 W+ E! g6.3.5 基于Copula函数的相关性度量
0 I7 U% F: l2 k- P* \$ M6 ]$ _" `6.3.6 基于常用二元Copula函数的相关性度量
! q3 {+ x. Y- K( Z( v6.4 案例17：沪深股市日收益率的二元Copula模型
6.4.1 案例描述
1 a. s; P( [4 n0 v1 Y6.4.2 确定边缘分布
6.4.3 选取适当的Copula函数
' |$ A9 G) p5 f6 F6 v  `6.4.4 参数估计
6.4.5 与Copula有关的MATLAB函数
. T* ~7 D( [" G* w: M/ 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
5 T: z1 C, n6 M$ z3 {" Z7.2 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
. {( G( y3 B9 e7.3 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
, l0 B" C4 F, U2 g3 @3 G7.4 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
; B3 k0 V+ X. B! x7.4.2 案例分析
7.5 案例22：非参数方差分析
( s' I9 J4 j# m' m' i7.5.1 非参数方差分析的MATLAB实现
7.5.2 Kruskal-Wallis检验的案例分析
9 Y+ Z1 G2 p0 g& x7.5.3 Friedman检验的案例分析
+ O& K3 \% B0 U  |) \$ t2 N
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
; h( D' L& J4 t, o4 F8.1.3 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
' d1 x: k3 }+ g8.2.3 利用曲线拟合工具cftool作一元非线性拟合
1 S6 G1 b& m+ \1 Q+ n2 E8.3 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
3 z4 l4 s* q- ?8 {$ K8.3.2 调用stepwise函数作逐步回归
+ Z8 [  d, |5 p6 ^* K/ p/ J  u
: g+ d' s3 n8 w$ w第9章 聚类分析
5 i/ k1 h7 T* d! X- R9.1 聚类分析简介
9.1.1 距离和相似系数
9.1.2 系统聚类法
9.1.3 K均值聚类法
5 Z- ]6 d9 B4 y; S9 n& X& E9.1.4 模糊C均值聚类法
9.2 案例26：系统聚类法的案例分析
5 l& v( b& w  A& O% S" Y7 k5 v1 C9.2.1 系统聚类法的MATLAB函数
- h7 S" H) u% {8 L9.2.2 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
) p2 A% i' Q  r- Q+ v$ `! ?6 t9.3.2 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
9.4.1 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

+ C8 M5 ]6 j! W, c' w. m2 ^第10章 判别分析
0 b' f( H! E* |0 r2 T2 c10.1 判别分析简介
) ^* w8 M3 {6 U. e  v10.1.1 距离判别
10.1.2 贝叶斯判别
6 q/ \8 U8 ?8 Y, _+ q" e10.1.3 Fisher判别
10.2 案例29：距离判别法的案例分析
' P$ Z1 F# D$ }& b10.2.1 classify函数
6 p2 ]& r+ V0 N8 `$ g& f2 A10.2.2 案例分析
. \7 w; a8 E/ }3 p! t6 H10.3 案例30：贝叶斯判别法的案例分析
2 [5 k+ R2 _: x; {& k9 e10.3.1 NaiveBayes类
2 {! x" _4 }7 Q# t3 h10.3.2 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
( G: P& s' V+ H$ P! P+ \; s10.4.2 案例分析

第11章 主成分分析
$ A6 H: \7 Q+ Z4 j3 R% N11.1 主成分分析简介
11.1.1 主成分分析的几何意义
11.1.2 总体的主成分
9 Z. b4 ^" |8 v8 d/ |0 j, _11.1.3 样本的主成分
- d9 B" A0 y' G0 A( D$ J! n5 T11.1.4 关于主成分表达式的两点说明
11.2 主成分分析的MATLAB函数
11.2.1 pcacov函数
11.2.2 princomp函数
5 d' Q' c/ d& n) k11.2.3 pcarcs函数
& m  V$ E5 U" {4 Q- ]4 `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
' p, _, B4 \4 Q/ k- ^' J# A1 j6 C% j11.3.2 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
5 `& x/ n2 C  P1 e2 _" V+ Z+ c11.4.2 结果分析
11.4.3 调用pcares函数重建观测数据
, p( [4 O. @% z( j" j* }
第12章 因子分析
12.1 因子分析简介
- d2 q/ X. ]; ?/ A: D12.1.1 基本因子分析模型
12.1.2 因子模型的基本性质
7 ]% `- ~$ s5 u& v$ b6 |12.1.3 因子载荷阵和特殊方差阵的估计
9 |0 u; f) J4 q- D3 m12.1.4 因子旋转
12.1.5 因子得分
' B* Z& W1 f" U! w2 E6 h12.1.6 因子分析中的正teywood现象
* {$ n% I! X$ @6 E  \- W12.2 因子分析的MATLAB函数
9 s# t: O; U. ^# e1 i! i12.3 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
12.4.1 读取数据
3 S" |: v. v" K3 O& ~; X  L. r" @12.4.2 调用factoran数作因子分析
" l; `1 }/ V" X$ N
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
7 A% x) |& D- K9 sA.1.1 案例描述
4 p$ x8 P7 ^8 k2 H6 ?A.1.2 重建图像数据
A.1.3 曲线拟合
2 n( [: H. ~* y1 h2 e+ d5 {1 \" n. WA.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
A.3.2 中位数算法原理
A.3.3 本案例的MATLAB实现一
' c# |  a' t5 m" w! d+ t- k  p2 _A.3.4 本案例的MATLAB实现二
. J! a; u& _8 }) [1 a) ZA.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
) H  `. u2 N" R5 }& N: L" lA.4.3 判别效果
0 d7 I8 i2 L# }: f# ?A.5 案例40：基于主成分分析的图像压缩与重建
& ?6 \/ ]  S* vA.5.1 基于主成分分析的图像压缩与重建原理
* C6 j8 A9 R+ a7 g4 X6 y2 fA.5.2 图像压缩与重建的MATLAB实现
% |3 ?' N- `* q  O, t附录B MATLAB统计工具箱函数大全
/ q, `/ S1 T7 z1 d5 b* N+ a参考文献

http://yunpan.cn/QaypQGgIZb2iv （提取码：999a）

wr1996

果断收藏
* m  E+ R. ?) P  f0 Z) m/ h) s# z9 Y