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。
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3 l4 Z. u# Q1 Y  ~# M$ _+ W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。
) Z2 D" W# Y  H) {' D5 ~' m( A目录
2 B! O5 x4 u% U) {- a! O* M2 A5 k第1章 利用MATLAB生成Word和Excel文档
1.1 组件对象模型(COM)
) S9 I- c9 M' a! U0 ^1.1.1 什么是CoM
" {0 b! U5 U. F! h. `3 s& z1.1.2 CoM接口
" ~9 d8 s6 ?. I$ P* @' n8 |1.2 MATLAB中的ActiveX控件接口技术
1 h) p& X& |* |$ H4 {4 n9 d1.2.1 actxcontrol函数
1.2.2 actxcontrollist函数
1.2.3 actxcontrolselect函数
( i' Z% [1 ?1 Y. T  R1.2.4 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
% d/ p1 [2 J4 w9 c1.3.1 调用actxserver函数创建MicrosoftWord服务器
& q! d3 r1 @  f3 C3 s/ T1.3.2 建立Word文本文档
1.3.3 插入表格
3 u0 o4 L8 W' M9 A, c$ m6 \1.3.4 插入图片
1 p. D& {  U' y1 }' W9 i1.3.5 保存文档
/ w' X9 _$ A2 N  R* {( F- y1 {1.3.6 完整代码
9 x  k/ P% l) c  {1.4 案例2：利用MATLAB生成Excel文档
. h0 j) c; }2 I$ X1.4.1 调用actxserver函数创建MicrosoftExcel服务器
% ^% ~, o" [$ p# Q1 i; k1.4.2 新建Excel工作簿
5 T9 ^' _5 D" M0 @2 r8 n1.4.3 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
1.4.5 页面设置
8 i' e- i& N5 r* s9 O  R, i0 h6 g1.4.6 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
; @% Y$ x0 h  {" }1.4.9 边框设置
3 v" v9 L/ p' c# J0 q$ ^/ n1.4.10 设置单元格对齐方式
! i2 g4 n  T2 }/ c* m1.4.11 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
/ d0 P* }0 Z, F: i
第2章 数据的导入与导出
$ b9 V0 v  w: ~( L: H' e: n! ^2.1 案例3：从TXT文件中读取数据
& t! e; Q3 D. p2.1.1 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
( X" D$ _: |/ ^- P: |& ^; X2.1.3 调用低级函数读取数据
% O$ G& c1 O0 `: M( s2.2 案例4：把数据写入TXT文件
5 G  ?# G5 w4 ^" g2.2.1 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
! c8 ^  n: E+ _# O7 G2.3.2 调用xlsread函数读取数据
0 n7 B, P3 `2 b! ]( {: v7 I2.4 案例6：把数据写入Excel文件

第3章 数据的预处理
. \* ^6 `0 O4 l* L  j/ s$ p3 k7 L) F3.1 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
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
7 O# l* B7 Q2 D3.3 案例9：数据的极差归一化变换
9 w  {6 t- A" Y$ N4 d6 Q7 }: ^* ^3.3.1 极差归一化变换公式
; n2 Z  H7 s1 L5 _3.3.2 极差归一化变换的MATLAB实现
* ?& N0 L6 o: O
# d. c, G  w- ?) Q$ ?第4章 生成随机数
4.1 案例10：生成一元分布随机数
! |. e  Y. I6 O3 G/ O4.1.1 均匀分布随机数和标准正态分布随机数
4.1.2 RandStream类
6 c( Y7 K) k8 n: `# c4.1.3 常见一元分布随机数
1 [9 V7 i1 ~/ A2 W# H# C! {0 x4.1.4 任意一元分布随机数
+ Z! k" }8 ~7 z4 j2 ?% D4.2 案例11：生成多元分布随机数
4.3 案例12：蒙特卡洛方法
; C' Z% M3 ^& T" m6 q9 U2 D3 P9 G4.3.1 有趣的蒙提霍尔问题
4.3.2 抽球问题的蒙特卡洛模拟
4.3.3 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
/ n" @$ d$ N4 G( p
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
3 ?9 A! i' d7 E4 X! a' S& |/ \5.2 案例14：正态总体参数的检验
% p# O5 I. O+ U. B4 \5.2.1 总体标准差已知时的单个正态总体均值的检验
6 u! r4 F% a5 e' w5.2.2 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
5.2.5 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
+ C% J( T# v: Q7 _5.3.2 描述性统计量
  w! K7 f  G* E) F5.3.3 统计图
$ a4 S# f- I+ W6 U5.3.4 分布的检验
5.3.5 最终结论
% p0 w. z9 E$ l: J5.4 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
& O, k% v1 W3 A) B% F3 i5.4.3 核密度估计的MATLAB实现
5.4.4 核密度估计的案例分析
) n+ Q/ C3 R/ z
% M8 H2 v: i# B+ m7 Q8 |* x3 @; V( n第6章 Copula理论及应用实例
5 X- d# }9 n1 |1 M" d- h6.1 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
) I" Q1 L. }' K6 j( @6.2 常用的Copula函数
$ F6 ~$ K- }, o' \+ j6.2.1 正态Copula函数
6.2.2 τ-Copula函数
6 x5 g3 ~; e" Z* D1 l9 a6.2.3 阿基米德Copula函数
1 Z. }9 @% ?6 Q  G* E$ K6 r6.3 Copula函数与相关性度量
6.3.1 Pearson线性相关系数r
1 g- u( ]/ s  q" K6.3.2 Kcndau秩相关系数τ
6.3.3 Spearman秩相关系数ps
9 l8 C5 o$ R3 v& ?) V6.3.4 尾部相关系数又
6 O: e- s# O6 W+ I3 ]3 [* N1 f# v6.3.5 基于Copula函数的相关性度量
/ Q( f9 o' @+ k6.3.6 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
: U' n2 Z3 j& B( v6.4.1 案例描述
6.4.2 确定边缘分布
& m. M% y7 ?7 C: A( t6.4.3 选取适当的Copula函数
6.4.4 参数估计
7 k+ _3 G0 ^& s9 b4 v4 ~6.4.5 与Copula有关的MATLAB函数
+ f6 M/ C/ G, n2 w6.4.6 案例的计算与分析
" O. f3 t! g, T0 S8 ~8 V, b
第7章 方差分析
; i+ E! R! x4 W" {$ t3 J3 k  E7.1 案例18：单因素一元方差分析
' x/ P' ~: W2 A1 D- j# }- u# z7.1.1 单因素一元方差分析的MATLAB实现
) z8 ?; Y. p. a+ N' T, ~: r6 M8 [7.1.2 案例分析
7.2 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
# J% @) _3 c3 h3 Y/ Z/ s7.2.2 案例分析
7.3 案例21：多因素一元方差分析
! s6 l  P2 g  {8 m7.3.1 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
2 q( ]+ f3 L& h  f- s7.4 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
% t) q0 u9 s. t: ^3 W% u1 a7.4.2 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
1 A6 D# p- }6 B$ T8 v( E1 N% J$ X7.5.2 Kruskal-Wallis检验的案例分析
7.5.3 Friedman检验的案例分析
5 D) v' ~6 W. t( G( d5 z/ [
+ l$ d1 I. K% p第8章 数据拟合
$ _+ @3 y1 ?/ W3 Q4 p1 m8.1 案例23：一元线性回归分析
3 y! Q! E4 d$ l8.1.1 数据的散点图
2 j- a7 M% E6 B# h+ v1 {. @8.1.2 调用regress函数作一元线性回归分析
1 S' P! j9 `2 y6 p0 H  [) T8.1.3 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
: [: {3 k  z1 |, Q8.2.2 调用nlinfit函数作一元非线性回归分析
, K, W( ^) p+ W, n6 z8.2.3 利用曲线拟合工具cftool作一元非线性拟合
! ~9 D8 c  [2 C9 e/ R4 A" u8.3 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
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
( z3 W6 M5 l) y) ?) p9.1.1 距离和相似系数
9.1.2 系统聚类法
9.1.3 K均值聚类法
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
! m2 q% E! T4 E! Z3 v& k9.2.1 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
: L2 D- \; D7 s0 u0 V3 Q7 z8 R# u9.3 案例27：K均值聚类法的案例分析
' Q# A) E+ v( t. Y9.3.1 K均值聚类法的MATLAB函数
2 G3 N5 q% Q4 [. f" D$ Y$ 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
9.4.1 模糊C均值聚类法的MATLAB函数
" y; Q" O' L; h8 X' f( e  u9.4.2 模糊C均值聚类法案例
( j5 k% e( @1 ~/ ~" J, l
第10章 判别分析
" Y8 Q& M  a* x, T7 E( ]- l10.1 判别分析简介
( c. a7 Z) P6 `- O10.1.1 距离判别
( n  p* M7 x1 b3 K10.1.2 贝叶斯判别
4 X: W4 L+ ?  F( c2 c10.1.3 Fisher判别
1 z/ o' P- B# Z6 B" `" q10.2 案例29：距离判别法的案例分析
10.2.1 classify函数
; {% `$ T0 I$ S8 O/ k0 B4 W10.2.2 案例分析
( g7 O/ c' T3 r8 `0 B! {10.3 案例30：贝叶斯判别法的案例分析
10.3.1 NaiveBayes类
' ?8 X. M$ w" m; O  F+ n10.3.2 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
0 W: S0 K1 x5 ^10.4.2 案例分析
9 y; b7 w4 P- c; j9 J0 ^. H( M1 [
第11章 主成分分析
8 P& i* U  s! V4 C5 s11.1 主成分分析简介
6 }7 T  _2 \1 B4 Q% _8 O: c! g11.1.1 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
9 l! {& X' ]. [8 t8 F" Y$ Z6 _7 b11.1.4 关于主成分表达式的两点说明
11.2 主成分分析的MATLAB函数
, h, |! m* x) Y, C, A& O11.2.1 pcacov函数
9 j. _6 y/ z5 S! |. G( A11.2.2 princomp函数
, b/ _  \& T- k$ E+ _) G% d0 M11.2.3 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
. q0 j' R, n1 X11.3.1 调用pcacov函数作主成分分析
( g! G5 y+ ?/ h; g: Q$ W11.3.2 结果分析
11.4 案例33：从样本观测值矩阵出发求解主成分
$ [/ L' e) |  d& n. @6 F11.4.1 调用princomp函数作主成分分析
11.4.2 结果分析
1 q: r( {: T) E$ R/ X" i' U11.4.3 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
; n$ L+ h* i1 ]12.1.1 基本因子分析模型
12.1.2 因子模型的基本性质
7 F1 I; Y4 Y( d' \  G% M12.1.3 因子载荷阵和特殊方差阵的估计
3 Y+ X  K1 x9 K9 h# H; }12.1.4 因子旋转
" j8 U. {0 W) b2 j12.1.5 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
12.4.1 读取数据
12.4.2 调用factoran数作因子分析

# S3 @. @/ G. [! s9 ], }附录A 图像处理中的统计应用案例
1 K3 o4 t) @) C$ o' k" e/ `A.1 案例36：基于图像资料的数据重建与拟合
3 J- m# _6 C# X9 CA.1.1 案例描述
A.1.2 重建图像数据
' Y. A( G7 k) W$ {- A6 zA.1.3 曲线拟合
A.2 案例37：基于K均值聚类的图像分割
: m: W2 V5 v/ d/ g& n7 T/ RA.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
$ ~- Y% |. u4 W, P7 pA.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
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
A.4.2 创建朴素贝叶斯分类器对象
A.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
4 m% f/ v' m3 a4 Q4 ~A.5.1 基于主成分分析的图像压缩与重建原理
7 }: _+ t! j% Y5 e5 TA.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

, {: f. l. t' @0 ?$ v$ ehttp://yunpan.cn/QaypQGgIZb2iv （提取码：999a）

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