MATLAB統計分析與套用：40個案例分析（第2版）

《MATLAB統計分析與套用：40個案例分析（第2版）》是2015年北京航空航天大學出版社出版的圖書。

基本介紹

• 中文名：MATLAB統計分析與套用：40個案例分析（第2版）
• 出版時間：2015年5月1日
• 出版社：北京航空航天大學出版社
• ISBN：9787512417748

內容簡介

《MATLAB統計分析與套用：40個案例分析（第2版）》從實際套用的角度出發，以大量的案例詳細介紹了MATLAB環境下的統計分析與套用，主要內容包括：MATLAB編程簡介；從檔案中讀取數據到MATLAB；從MATLAB中導出數據到檔案；數據的平滑處理、標準化變換和極差歸一化變換；機率分布與隨機數；蒙特卡洛方法；描述性統計量和統計圖；參數估計與假設檢驗；Copula理論及套用實例；方差分析；基於回歸分析的數據擬合；聚類分析；判別分析；主成分分析；因子分析；利用MATLAB製作統計報告或報表；圖像處理中的統計套用等。

　　《MATLAB統計分析與套用：40個案例分析（第2版）》可以作為高等院校本科生、研究生的統計學相關課程的教材或教學參考書，也可作為從事數據分析與數據管理的研究人員的參考用書。

圖書目錄

第1章MATLAB編程簡介

1.1MATLAB工作界面布局與路徑設定

1.1.1MATLAB工作界面布局

1.1.2MATLAB路徑設定

1.2變數的定義與數據類型

1.2.1變數的定義與賦值

1.2.2MATLAB中的常量

1.2.3MATLAB中的關鍵字

1.2.4數據類型

1.2.5數據輸出格式

1.3常用函式

1.4數組運算

1.4.1矩陣的定義

1.4.2特殊矩陣

1.4.3高維數組

1.4.4定義元胞數組（Cell Array）

1.4.5定義結構體數組

1.4.6幾種數組的轉換

1.4.7矩陣的算術運算

1.4.8矩陣的關係運算

1.4.9矩陣的邏輯運算

1.4.10矩陣的其他常用運算

1.5MATLAB語言的流程結構

1.5.1條件控制結構

1.5.2循環結構

1.5.3trycatch試探結構

1.5.4break、continue、return和pause函式

1.6M代碼的編寫與調試

1.6.1腳本檔案

1.6.2函式檔案

1.6.3匿名函式和內聯函式

1.6.4子函式與嵌套函式

1.6.5函式的遞歸調用

1.6.6M代碼的調試（debug）

1.6.7MATLAB常用快捷鍵和快捷命令

1.7MATLAB繪圖基礎

1.7.1圖形對象與圖形對象句柄

1.7.2二維圖形繪製

1.7.3三維圖形繪製

1.7.4圖形的列印和輸出

第2章數據的導入與導出

2.1案例1：從TXT檔案中讀取數據

2.1.1利用數據導入嚮導導入TXT檔案

2.1.2調用高級函式讀取數據

2.1.3調用低級函式讀取數據

2.2案例2：把數據寫入TXT檔案

2.2.1調用dlmwrite函式寫入數據

2.2.2調用fprintf函式寫入數據

2.3案例3：從Excel檔案中讀取數據

2.3.1利用數據導入嚮導導入Excel檔案

2.3.2調用xlsread函式讀取數據

2.4案例4：把數據寫入Excel檔案

第3章數據的預處理

3.1案例5：數據的平滑處理

3.1.1smooth函式

3.1.2smoothts函式

3.1.3medfilt1函式

3.2案例6：數據的標準化變換

3.2.1標準化變換公式

3.2.2標準化變換的MATLAB實現

3.3案例7：數據的極差歸一化變換

3.3.1極差歸一化變換公式

3.3.2極差歸一化變換的MATLAB實現

第4章機率分布與隨機數

4.1案例8：機率分布及機率計算

4.1.1機率分布的定義

4.1.2幾種常用機率分布

4.1.3機率密度、分布和逆機率分布函式值的計算

4.2案例9：生成一元分布隨機數

4.2.1均勻分布隨機數和標準常態分配隨機數

4.2.2RandStream類

4.2.3常見一元分布隨機數

4.2.4任意一元分布隨機數

4.2.5一元混合分布隨機數

4.3案例10：生成多元分布隨機數

4.4案例11：蒙特卡洛方法

4.4.1有趣的蒙提霍爾問題

4.4.2抽球問題的蒙特卡洛模擬

4.4.3用蒙特卡洛方法求圓周率π

4.4.4用蒙特卡洛方法求積分

4.4.5街頭騙局揭秘

第5章描述性統計量和統計圖

5.1案例背景

5.2案例描述

5.3案例12：描述性統計量

5.3.1均值

5.3.2方差和標準差

5.3.3最大值和最小值

5.3.4極差

5.3.5中位數

5.3.6分位數

5.3.7眾數

5.3.8變異係數

5.3.9原點矩

5.3.10中心矩

5.3.11偏度

5.3.12峰度

5.3.13協方差

5.3.14相關係數

5.4案例13：統計圖

5.4.1箱線圖

5.4.2頻數（率）直方圖

5.4.3經驗分布函式圖

5.4.4正態機率圖

5.4.5pp圖

5.4.6qq圖

5.5案例擴展：頻數和頻率分布表

5.5.1調用tabulate函式作頻數和頻率分布表

5.5.2調用自編HistRate函式作頻數和頻率分布表

第6章參數估計與假設檢驗

6.1案例14：參數估計

6.1.1常見分布的參數估計

6.1.2自定義分布的參數估計

6.2案例15：正態總體參數的檢驗

6.2.1總體標準差已知時的單個正態總體均值的U檢驗

6.2.2總體標準差未知時的單個正態總體均值的t檢驗

6.2.3總體標準差未知時的兩個正態總體均值的比較t檢驗

6.2.4總體均值未知時的單個正態總體方差的χ2檢驗

6.2.5總體均值未知時的兩個正態總體方差的比較F檢驗

6.2.6檢驗功效與樣本容量的計算

6.3案例16：常用非參數檢驗

6.3.1遊程檢驗

6.3.2符號檢驗

6.3.3Wilcoxon符號秩檢驗

6.3.4MannWhitney秩和檢驗

6.3.5分布的擬合與檢驗

6.4案例17：核密度估計

6.4.1經驗密度函式

6.4.2 核密度估計

6.4.3核密度估計的MATLAB實現

6.4.4核密度估計的案例分析

第7章Copula理論及套用實例

7.1Copula函式的定義與基本性質

7.1.1二元Copula函式的定義及性質

7.1.2多元Copula函式的定義及性質

7.2常用的Copula函式

7.2.1正態Copula函式

7.2.2tCopula函式

7.2.3阿基米德copula函式

7.3Copula函式與相關性度量

7.3.1Pearson線性相關係數ρ

7.3.2Kendall秩相關係數τ

7.3.3Spearman秩相關係數ρs

7.3.4尾部相關係數λ

7.3.5基於Copula函式的相關性度量

7.3.6基於常用二元Copula函式的相關性度量

7.4案例18：滬深股市日收益率的二元Copula模型

7.4.1案例描述

7.4.2確定邊緣分布

7.4.3選取適當的Copula函式

7.4.4參數估計

7.4.5與Copula有關的MATLAB函式

7.4.6案例的計算與分析

第8章方差分析

8.1案例19：單因素一元方差分析

8.1.1單因素一元方差分析的MATLAB實現

8.1.2案例分析

8.2案例20：雙因素一元方差分析

8.2.1雙因素一元方差分析的MATLAB實現

8.2.2案例分析

8.3案例21：多因素一元方差分析

8.3.1多因素一元方差分析的MATLAB實現

8.3.2案例分析一

8.3.3案例分析二

8.4案例22：單因素多元方差分析

8.4.1單因素多元方差分析的MATLAB實現

8.4.2案例分析

8.5案例23：非參數方差分析

8.5.1非參數方差分析的MATLAB實現

8.5.2KruskalWallis檢驗的案例分析

8.5.3Friedman檢驗的案例分析

第9章回歸分析

9.1MATLAB回歸模型類

9.1.1線性回歸模型類

9.1.2非線性回歸模型類

9.2案例24：一元線性回歸

9.2.1數據的散點圖

9.2.2模型的建立與求解

9.2.3回歸診斷

9.2.4穩健回歸

9.3案例25：一元非線性回歸

9.3.1數據的散點圖

9.3.2模型的建立與求解

9.3.3回歸診斷

9.3.4利用曲線擬合工具cftool作一元非線性擬合

9.4案例26：多元線性和廣義線性回歸

9.4.1可視化相關性分析

9.4.2多元線性回歸

9.4.3多元多項式回歸

9.4.4擬合效果圖

9.4.5逐步回歸

9.5案例27：多元非線性回歸

9.5.1案例描述

9.5.2模型建立

9.5.3模型求解

9.6案例28：多項式回歸

9.6.1多項式回歸模型

9.6.2多項式回歸的MATLAB實現

9.6.3多項式回歸案例

第10章聚類分析

10.1聚類分析簡介

10.1.1距離和相似係數

10.1.2系統聚類法

10.1.3K均值聚類法

10.1.4模糊C均值聚類法

10.2案例29：系統聚類法的案例分析

10.2.1系統聚類法的MATLAB函式

10.2.2樣品聚類案例

10.2.3變數聚類案例

10.3案例30：K均值聚類法的案例分析

10.3.1K均值聚類法的MATLAB函式

10.3.2K均值聚類法案例

10.4案例31：模糊C均值聚類法的案例分析

10.4.1模糊C均值聚類法的MATLAB函式

10.4.2模糊C均值聚類法案例

第11章判別分析

11.1判別分析簡介

11.1.1距離判別

11.1.2貝葉斯判別

11.1.3Fisher判別

11.2案例32：距離判別法的案例分析

11.2.1classify函式

11.2.2案例分析

11.3案例33：貝葉斯判別法的案例分析

11.3.1NaiveBayes類

11.3.2案例分析

11.4案例34：Fisher判別法的案例分析

11.4.1Fisher判別分析的MATLAB實現

11.4.2案例分析

第12章主成分分析

12.1主成分分析簡介

12.1.1主成分分析的幾何意義

12.1.2總體的主成分

12.1.3樣本的主成分

12.1.4關於主成分表達式的兩點說明

12.2主成分分析的MATLAB函式

12.2.1pcacov函式

12.2.2princomp函式

12.2.3pcares函式

12.3案例35：從協方差矩陣或相關係數矩陣出發求解主成分

12.3.1調用pcacov函式做主成分分析

12.3.2結果分析

12.4案例36：從樣本觀測值矩陣出發求解主成分

12.4.1調用princomp函式做主成分分析

12.4.2結果分析

12.4.3調用pcares函式重建觀測數據

第13章因子分析

13.1因子分析簡介

13.1.1基本因子分析模型

13.1.2因子模型的基本性質

13.1.3因子載荷陣和特殊方差陣的估計

13.1.4因子旋轉

13.1.5因子得分

13.1.6因子分析中的Heywood現象

13.2因子分析的MATLAB函式

13.3案例37：基於協方差矩陣或相關係數矩陣的因子分析

13.4案例38：基於樣本觀測值矩陣的因子分析

13.4.1讀取數據

13.4.2調用factoran函式作因子分析

第14章利用MATLAB生成Word和Excel文檔

14.1組件對象模型（COM）

14.1.1什麼是COM

14.1.2COM接口

14.2MATLAB中的ActiveX控制項接口技術

14.2.1actxcontrol函式

14.2.2actxcontrollist函式

14.2.3actxcontrolselect函式

14.2.4actxserver函式

14.2.5利用MATLAB調用COM對象

14.2.6調用actxserver函式創建組件伺服器

14.3案例39：利用MATLAB生成Word文檔

14.3.1調用actxserver函式創建Microsoft Word伺服器

14.3.2建立Word文本文檔

14.3.3插入表格

14.3.4插入圖片

14.3.5保存文檔

14.3.6完整代碼

14.4案例40：利用MATLAB生成Excel文檔

14.4.1調用actxserver函式創建Microsoft Excel伺服器

14.4.2新建Excel工作簿

14.4.3獲取工作表對象句柄

14.4.4插入、複製、刪除、移動和重命名工作表

14.4.5頁面設定

14.4.6選取工作表區域

14.4.7設定行高和列寬

14.4.8合併單元格

14.4.9框線設定

14.4.10設定單元格對齊方式

14.4.11寫入單元格內容

14.4.12插入圖片

14.4.13保存工作簿

14.4.14完整代碼

附錄A圖像處理中的統計套用案例

A.1基於圖像資料的數據重建與擬合

A.1.1案例描述

A.1.2重建圖像數據

A.1.3曲線擬合

A.2基於K均值聚類的圖像分割

A.2.1灰度圖像分割案例

A.2.2真彩圖像分割案例

A.3基於中位數算法的運動目標檢測

A.3.1案例描述

A.3.2中位數算法原理

A.3.3本案例的MATLAB實現一

A.3.4本案例的MATLAB實現二

A.3.5本案例的MATLAB實現三

A.4基於貝葉斯判別的手寫體數字識別

A.4.1樣本圖片的預處理

A.4.2創建樸素貝葉斯分類器對象

A.4.3判別效果

A.5基於主成分分析的圖像壓縮與重建

A.5.1基於主成分分析的圖像壓縮與重建原理

A.5.2圖像壓縮與重建的MATLAB實現

附錄BMATLAB統計工具箱函式大全

參考文獻