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:
1 G, B; b1 O' x: w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。

/ i" O9 ~1 Q% D! H: B2 c, X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。
目录
/ F9 L% U/ M8 k3 T8 C第1章 利用MATLAB生成Word和Excel文档
1.1 组件对象模型(COM)
* j! f3 p8 o/ C# \1.1.1 什么是CoM
6 w, E- q7 `7 Y- e4 _1.1.2 CoM接口
1 \* X6 ]  F& [7 y1.2 MATLAB中的ActiveX控件接口技术
1.2.1 actxcontrol函数
" w5 S2 E6 s- r4 j' L/ F" u- {3 Y1.2.2 actxcontrollist函数
1.2.3 actxcontrolselect函数
1.2.4 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
; i0 ]8 G) D, ]- \0 ]& D1 A9 `1.3.1 调用actxserver函数创建MicrosoftWord服务器
1.3.2 建立Word文本文档
" B9 x; h. A0 ^1 u# U& F1.3.3 插入表格
* @4 ?( C% @/ F1.3.4 插入图片
1.3.5 保存文档
: t' D/ u6 b4 F: j8 u9 M1.3.6 完整代码
1.4 案例2：利用MATLAB生成Excel文档
9 e6 {* I9 V4 p  t1.4.1 调用actxserver函数创建MicrosoftExcel服务器
: ~. u: u- @6 y1 x# c1.4.2 新建Excel工作簿
) o' |/ z% U. A0 G+ Q- A' }1.4.3 获取工作表对象句柄
2 A' R4 S1 K, o% m1 Z3 F8 |1.4.4 插入、复制、删除、移动和重命名工作表
4 r+ P' L0 i& q% y; s0 m1.4.5 页面设置
! f8 r5 \8 N7 M0 s9 M1.4.6 选取工作表区域
1.4.7 设置行高和列宽
8 }+ l: V4 L( c3 k/ n1.4.8 合并单元格
1 g% m8 O6 B% y, E; i9 r1.4.9 边框设置
% N  s. h7 |2 v0 F! C8 D1.4.10 设置单元格对齐方式
1.4.11 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

7 W# L3 h4 p' P) S% q5 d) K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
9 k8 s" p1 |0 l% Y2.1.2 调用高级函数读取数据
2.1.3 调用低级函数读取数据
2 i" P. q4 F& t5 ?1 ?$ H2.2 案例4：把数据写入TXT文件
2.2.1 调用dlmread函数写入数据
7 |0 p  z, _" ~+ k! k! |  z2.2.2 调用fprintf函数写入数据
; a; B! Q4 y0 F' Q2.3 案例5：从Excel文件中读取数据
8 x. u# t% V' Y8 g9 I, C' r) V2.3.1 利用数据导入向导导入Excel文件
2 V! O, k6 B! t! F2 v6 ~, F1 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

4 X  c$ r( D2 I  K9 U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
: S; J4 c8 R  `# ?6 O3.1.2 smoothts函数
+ H$ X8 i$ L* C* i  w- y6 h# X3.1.3 medfiltl函数
/ O9 K; u& ~( O3.2 案例8：数据的标准化变换
1 d, Q7 `9 |* G" Z2 R9 }3 N& H3.2.1 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
! I$ B7 B$ {4 }, {0 R% t3 h3.3.1 极差归一化变换公式
0 c+ q1 G; ^6 X( X3.3.2 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
% o. F$ T% q8 g4.1.1 均匀分布随机数和标准正态分布随机数
4.1.2 RandStream类
4.1.3 常见一元分布随机数
4.1.4 任意一元分布随机数
4.2 案例11：生成多元分布随机数
; s& Y* d! F9 l' y& r) Z4.3 案例12：蒙特卡洛方法
: i  J& K# O9 q! j# J4.3.1 有趣的蒙提霍尔问题
4.3.2 抽球问题的蒙特卡洛模拟
% f5 G8 e9 [4 j9 s# [3 F4.3.3 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
, i* `( D, T- _, q
第5章 参数估计与假设检验
; H9 A  Q0 M$ t, R3 h7 [2 ~& W- z. ]/ L5.1 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
5.2.1 总体标准差已知时的单个正态总体均值的检验
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
/ q2 R0 x' j" A& I5.2.4 总体均值未知时的单个正态总体方差的检验
% E+ N* H7 n- J0 D1 t5.2.5 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
( h9 W; N1 F; q5.3.2 描述性统计量
! ~$ d% |" |0 r6 |6 C3 d! P5.3.3 统计图
) Q* W: ]' `& J2 T+ V% z: |, [5.3.4 分布的检验
5.3.5 最终结论
5.4 案例16：核密度估计
5.4.1 经验密度函数
5.4.2 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
# F8 d+ b3 ]4 I  V0 R0 ]0 Z
第6章 Copula理论及应用实例
# y( c4 X3 L# c2 l8 X% r* ^+ i; y6.1 Copula函数的定义与基本性质
. z2 ?5 l# v$ ?% F6 j: J5 ^" V6.1.1 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
. x/ t  u5 W; x6.2 常用的Copula函数
) _5 q2 V2 u, V: g! ~6.2.1 正态Copula函数
4 f7 D& p- F0 k% H1 N* x% u6.2.2 τ-Copula函数
- [7 u; |) \0 B6 {6.2.3 阿基米德Copula函数
2 r! R* G) ^3 V+ W6.3 Copula函数与相关性度量
% Y4 l+ A  w3 C( a$ X1 c6.3.1 Pearson线性相关系数r
6 h2 [2 E/ D8 O! G0 l6.3.2 Kcndau秩相关系数τ
8 u1 }2 F& I7 |3 X# C" m, \6.3.3 Spearman秩相关系数ps
7 O" M: B  J7 `( v' p- f* W8 s6.3.4 尾部相关系数又
/ @5 N* s) [/ \  d- _6.3.5 基于Copula函数的相关性度量
, _. @% H" }; f0 W+ Y; n8 F6.3.6 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
/ `+ Y' P$ F# \; h: g) s6.4.1 案例描述
! L( `: b2 n; L3 q, h9 E6.4.2 确定边缘分布
2 B+ B& K) T+ v; N& r) V6.4.3 选取适当的Copula函数
' [. Y" l6 |! L6.4.4 参数估计
6.4.5 与Copula有关的MATLAB函数
0 W3 X4 @& o# T0 n, \' b$ |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
7.1.1 单因素一元方差分析的MATLAB实现
! `% `& p5 N. F" a1 w7.1.2 案例分析
) c4 G6 Q1 {  v& c8 g4 o. o# b7.2 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
/ u! @. h7 f" ?1 n" q$ p$ _7 Q$ O- a# v7.3 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 `8 U! s' h% e" K5 i0 s* _4 [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
2 @5 @4 A. S* S+ Y7.4.1 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
7.5.1 非参数方差分析的MATLAB实现
/ q+ o0 D" k2 I# L2 S, ~4 \7.5.2 Kruskal-Wallis检验的案例分析
3 h$ }8 q, a7 j* v& N6 t& Q; z7.5.3 Friedman检验的案例分析
" P. q( g/ P( m' o" x: ]. I4 j
- x" e0 T- j% A! ^3 |$ }; F6 p第8章 数据拟合
8.1 案例23：一元线性回归分析
6 [+ v% e" q: z8.1.1 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
) @5 v- Y+ C# g  [9 v  q* T8.1.4 调用robustfiti函数作稳健回归
8.2 案例24：一元非线性回归分析
* X0 B* N6 f% V, d8 ]* [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
8.2.3 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 e! I8 _0 ]3 D8.3.1 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
' G( Q, V+ V8 z# C$ ?% i2 _
第9章 聚类分析
9.1 聚类分析简介
% M- C% H& r# f; Q2 ]8 @  G& _9.1.1 距离和相似系数
( I& m) {- s0 P" c4 {9.1.2 系统聚类法
9.1.3 K均值聚类法
8 O% E9 E$ @$ G' l# C; I9.1.4 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
9.3.1 K均值聚类法的MATLAB函数
9.3.2 K均值聚类法案例
9 V! Q  m! B9 o  c" N; d% ~9.4 案例28：模糊C均值聚类法的案例分析
3 e( D6 l5 }. `; e6 i/ M! f0 e9.4.1 模糊C均值聚类法的MATLAB函数
5 \0 B$ i; s) W% ]* A) J$ l1 ^) }9.4.2 模糊C均值聚类法案例

7 Q3 T& j: p  v3 g7 T0 U第10章 判别分析
: c) o& Z" L8 o8 N& q3 N10.1 判别分析简介
10.1.1 距离判别
10.1.2 贝叶斯判别
7 B8 X% q6 m$ i6 G. L. E: ^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
10.2.2 案例分析
10.3 案例30：贝叶斯判别法的案例分析
" @' |' w* z' m( @9 W$ N10.3.1 NaiveBayes类
10.3.2 案例分析
10.4 案例31：Fisher判别法的案例分析
10.4.1 Fisher判别分析的MATLAB实现
* x/ ]8 {( i" T! ^' M0 _10.4.2 案例分析
0 ?  Y$ B: E. Q+ U! o
第11章 主成分分析
11.1 主成分分析简介
/ K" T8 X' l* a11.1.1 主成分分析的几何意义
3 |" y- z% }# p11.1.2 总体的主成分
11.1.3 样本的主成分
; G. h0 L, j* c- G' o/ U0 y11.1.4 关于主成分表达式的两点说明
11.2 主成分分析的MATLAB函数
0 I! S+ {. G% n, y+ N; f& R1 {11.2.1 pcacov函数
5 k5 J3 s% a9 }4 Y11.2.2 princomp函数
11.2.3 pcarcs函数
" s2 ^% l  @; S! L) K* ~  Z11.3 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
0 @" C5 |7 f9 o3 p3 t; {4 R" n11.3.2 结果分析
11.4 案例33：从样本观测值矩阵出发求解主成分
1 I( ^  X" o+ G. ~  M11.4.1 调用princomp函数作主成分分析
11.4.2 结果分析
11.4.3 调用pcares函数重建观测数据

- i+ J' l$ V/ n- j# j6 V( J第12章 因子分析
12.1 因子分析简介
0 G% ]0 o2 n/ S0 R# h12.1.1 基本因子分析模型
; c) K! q8 q& Y  U! ^, L4 n12.1.2 因子模型的基本性质
$ q  _* l- g9 V8 {  ^. I6 a) }12.1.3 因子载荷阵和特殊方差阵的估计
" w* C6 ^9 r: f) d% S8 n12.1.4 因子旋转
12.1.5 因子得分
# Z9 N" @1 _: j( \" _  a* I1 ^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
: _$ `( z% }) d; m( q& U12.4 案例35：基于样本观测值矩阵的因子分析
& b1 o  G0 h2 e  ]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
7 w. f; n5 a$ oA.1.1 案例描述
3 O& `! X3 }: X% K8 [3 w9 @: uA.1.2 重建图像数据
3 S) E1 Q; d7 NA.1.3 曲线拟合
A.2 案例37：基于K均值聚类的图像分割
/ ]% B9 C2 [. c7 A  HA.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
2 l, c+ N! k6 E, DA.3.2 中位数算法原理
. z2 n1 n8 ^" r& Y6 M3 x+ F( nA.3.3 本案例的MATLAB实现一
; X, W# k% A9 Q( X* N/ qA.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! N. B9 I- a* ?0 mA.4.1 样本图片的预处理
+ ~5 j7 O7 s: K; S8 j( @2 ~0 M8 PA.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
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
6 U8 t4 s. j) g' H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）
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wr1996

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