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『簡體書』MATLAB统计分析与应用：40个案例分析（第2版）（经典畅销品牌！MATLAB和统计入门学习的不二之选。免费源代码，论坛答疑。MathWorks、MATLAB中文论坛、MATLAB技术论坛鼎力推荐）

書城自編碼： 2564335
分類：簡體書→大陸圖書→計算機/網絡→行业软件及应用
作者： 谢中华
國際書號(ISBN)： 9787512417748
出版社： 北京航空航天大学出版社
出版日期： 2015-05-22
版次： 1 印次： 1
頁數/字數： 512页
書度/開本： 16开 釘裝： 平装

售價：HK$ 122.1

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編輯推薦：
这本书堪称深入浅出、案例式讲解的典范。全书所有知识点的讲解通俗易懂，数以千计的小例子和45个大型案例助读者全面学习并应用统计知识。作者本人的MATLAB功力深厚，跟着本书，相信读者很快就能感受到MATLAB的博大精深和无穷魅力。本书在MATLAB中文论坛有专门的“在线交流”平台，读者在学习过程中遇到问题，不妨过来跟作者交流交流，收获也许会超乎你的想象。
內容簡介：
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，主要内容包括：MATLAB编程简介；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；概率分布与随机数；蒙特卡洛方法；描述性统计量和统计图；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；利用MATLAB制作统计报告或报表；图像处理中的统计应用等。

本书可以作为高等院校本科生、研究生的统计学相关课程的教材或教学参考书，也可作为从事数据分析与数据管理的研究人员的参考用书。
關於作者：
谢中华，副教授，资深MATLAB培训师，拥有十多年MATLAB编程经验，已编著出版书籍《MATLAB统计分析与应用：40个案例分析》和《MATLAB从零到进阶》。现于天津科技大学数学系任教，长期从事MATLAB相关课程的教学与培训。精通MATLAB、SAS、R语言等软件，擅长多种软件“协同作战”，有着扎实的理论基础和丰富的实战经验。
目錄：
第1章MATLAB编程简介

1.1MATLAB工作界面布局与路径设置

1.1.1MATLAB工作界面布局

1.1.2MATLAB路径设置

1.2变量的定义与数据类型

1.2.1变量的定义与赋值

1.2.2MATLAB中的常量

1.2.3MATLAB中的关键字

1.2.4数据类型

1.2.5数据输出格式

1.3常用函数

1.4数组运算

1.4.1矩阵的定义

1.4.2特殊矩阵

1.4.3高维数组

1.4.4定义元胞数组（Cell Array）

1.4.5定义结构体数组

1.4.6几种数组的转换

1.4.7矩阵的算术运算

1.4.8矩阵的关系运算

1.4.9矩阵的逻辑运算

1.4.10矩阵的其他常用运算

1.5MATLAB语言的流程结构

1.5.1条件控制结构

1.5.2循环结构

1.5.3trycatch试探结构

1.5.4break、continue、return和pause函数

1.6M代码的编写与调试

1.6.1脚本文件

1.6.2函数文件

1.6.3匿名函数和内联函数

1.6.4子函数与嵌套函数

1.6.5函数的递归调用

1.6.6M代码的调试（debug）

1.6.7MATLAB常用快捷键和快捷命令

1.7MATLAB绘图基础

1.7.1图形对象与图形对象句柄

1.7.2二维图形绘制

1.7.3三维图形绘制

1.7.4图形的打印和输出

第2章数据的导入与导出

2.1案例1：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

2.1.3调用低级函数读取数据

2.2案例2：把数据写入TXT文件

2.2.1调用dlmwrite函数写入数据

2.2.2调用fprintf函数写入数据

2.3案例3：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

2.4案例4：把数据写入Excel文件

第3章数据的预处理

3.1案例5：数据的平滑处理

3.1.1smooth函数

3.1.2smoothts函数

3.1.3medfilt1函数

3.2案例6：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

3.3案例7：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章概率分布与随机数

4.1案例8：概率分布及概率计算

4.1.1概率分布的定义

4.1.2几种常用概率分布

4.1.3概率密度、分布和逆概率分布函数值的计算

4.2案例9：生成一元分布随机数

4.2.1均匀分布随机数和标准正态分布随机数

4.2.2RandStream类

4.2.3常见一元分布随机数

4.2.4任意一元分布随机数

4.2.5一元混合分布随机数

4.3案例10：生成多元分布随机数

4.4案例11：蒙特卡洛方法

4.4.1有趣的蒙提霍尔问题

4.4.2抽球问题的蒙特卡洛模拟

4.4.3用蒙特卡洛方法求圆周率π

4.4.4用蒙特卡洛方法求积分

4.4.5街头骗局揭秘

第5章描述性统计量和统计图

5.1案例背景

5.2案例描述

5.3案例12：描述性统计量

5.3.1均值

5.3.2方差和标准差

5.3.3最大值和最小值

5.3.4极差

5.3.5中位数

5.3.6分位数

5.3.7众数

5.3.8变异系数

5.3.9原点矩

5.3.10中心矩

5.3.11偏度

5.3.12峰度

5.3.13协方差

5.3.14相关系数

5.4案例13：统计图

5.4.1箱线图

5.4.2频数（率）直方图

5.4.3经验分布函数图

5.4.4正态概率图

5.4.5pp图

5.4.6qq图

5.5案例扩展：频数和频率分布表

5.5.1调用tabulate函数作频数和频率分布表

5.5.2调用自编HistRate函数作频数和频率分布表

第6章参数估计与假设检验

6.1案例14：参数估计

6.1.1常见分布的参数估计

6.1.2自定义分布的参数估计

6.2案例15：正态总体参数的检验

6.2.1总体标准差已知时的单个正态总体均值的U检验

6.2.2总体标准差未知时的单个正态总体均值的t检验

6.2.3总体标准差未知时的两个正态总体均值的比较t检验

6.2.4总体均值未知时的单个正态总体方差的χ2检验

6.2.5总体均值未知时的两个正态总体方差的比较F检验

6.2.6检验功效与样本容量的计算

6.3案例16：常用非参数检验

6.3.1游程检验

6.3.2符号检验

6.3.3Wilcoxon符号秩检验

6.3.4MannWhitney秩和检验

6.3.5分布的拟合与检验

6.4案例17：核密度估计

6.4.1经验密度函数

6.4.2 核密度估计

6.4.3核密度估计的MATLAB实现

6.4.4核密度估计的案例分析

第7章Copula理论及应用实例

7.1Copula函数的定义与基本性质

7.1.1二元Copula函数的定义及性质

7.1.2多元Copula函数的定义及性质

7.2常用的Copula函数

7.2.1正态Copula函数

7.2.2tCopula函数

7.2.3阿基米德copula函数

7.3Copula函数与相关性度量

7.3.1Pearson线性相关系数ρ

7.3.2Kendall秩相关系数τ

7.3.3Spearman秩相关系数ρs

7.3.4尾部相关系数λ

7.3.5基于Copula函数的相关性度量

7.3.6基于常用二元Copula函数的相关性度量

7.4案例18：沪深股市日收益率的二元Copula模型

7.4.1案例描述

7.4.2确定边缘分布

7.4.3选取适当的Copula函数

7.4.4参数估计

7.4.5与Copula有关的MATLAB函数

7.4.6案例的计算与分析

第8章方差分析

8.1案例19：单因素一元方差分析

8.1.1单因素一元方差分析的MATLAB实现

8.1.2案例分析

8.2案例20：双因素一元方差分析

8.2.1双因素一元方差分析的MATLAB实现

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实现

8.3.2案例分析一

8.3.3案例分析二

8.4案例22：单因素多元方差分析

8.4.1单因素多元方差分析的MATLAB实现

8.4.2案例分析

8.5案例23：非参数方差分析

8.5.1非参数方差分析的MATLAB实现

8.5.2KruskalWallis检验的案例分析

8.5.3Friedman检验的案例分析

第9章回归分析

9.1MATLAB回归模型类

9.1.1线性回归模型类

9.1.2非线性回归模型类

9.2案例24：一元线性回归

9.2.1数据的散点图

9.2.2模型的建立与求解

9.2.3回归诊断

9.2.4稳健回归

9.3案例25：一元非线性回归

9.3.1数据的散点图

9.3.2模型的建立与求解

9.3.3回归诊断

9.3.4利用曲线拟合工具cftool作一元非线性拟合

9.4案例26：多元线性和广义线性回归

9.4.1可视化相关性分析

9.4.2多元线性回归

9.4.3多元多项式回归

9.4.4拟合效果图

9.4.5逐步回归

9.5案例27：多元非线性回归

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：多项式回归

9.6.1多项式回归模型

9.6.2多项式回归的MATLAB实现

9.6.3多项式回归案例

第10章聚类分析

10.1聚类分析简介

10.1.1距离和相似系数

10.1.2系统聚类法

10.1.3K均值聚类法

10.1.4模糊C均值聚类法

10.2案例29：系统聚类法的案例分析

10.2.1系统聚类法的MATLAB函数

10.2.2样品聚类案例

10.2.3变量聚类案例

10.3案例30：K均值聚类法的案例分析

10.3.1K均值聚类法的MATLAB函数

10.3.2K均值聚类法案例

10.4案例31：模糊C均值聚类法的案例分析

10.4.1模糊C均值聚类法的MATLAB函数

10.4.2模糊C均值聚类法案例

第11章判别分析

11.1判别分析简介

11.1.1距离判别

11.1.2贝叶斯判别

11.1.3Fisher判别

11.2案例32：距离判别法的案例分析

11.2.1classify函数

11.2.2案例分析

11.3案例33：贝叶斯判别法的案例分析

11.3.1NaiveBayes类

11.3.2案例分析

11.4案例34：Fisher判别法的案例分析

11.4.1Fisher判别分析的MATLAB实现

11.4.2案例分析

第12章主成分分析

12.1主成分分析简介

12.1.1主成分分析的几何意义

12.1.2总体的主成分

12.1.3样本的主成分

12.1.4关于主成分表达式的两点说明

12.2主成分分析的MATLAB函数

12.2.1pcacov函数

12.2.2princomp函数

12.2.3pcares函数

12.3案例35：从协方差矩阵或相关系数矩阵出发求解主成分

12.3.1调用pcacov函数做主成分分析

12.3.2结果分析

12.4案例36：从样本观测值矩阵出发求解主成分

12.4.1调用princomp函数做主成分分析

12.4.2结果分析

12.4.3调用pcares函数重建观测数据

第13章因子分析

13.1因子分析简介

13.1.1基本因子分析模型

13.1.2因子模型的基本性质

13.1.3因子载荷阵和特殊方差阵的估计

13.1.4因子旋转

13.1.5因子得分

13.1.6因子分析中的Heywood现象

13.2因子分析的MATLAB函数

13.3案例37：基于协方差矩阵或相关系数矩阵的因子分析

13.4案例38：基于样本观测值矩阵的因子分析

13.4.1读取数据

13.4.2调用factoran函数作因子分析

第14章利用MATLAB生成Word和Excel文档

14.1组件对象模型（COM）

14.1.1什么是COM

14.1.2COM接口

14.2MATLAB中的ActiveX控件接口技术

14.2.1actxcontrol函数

14.2.2actxcontrollist函数

14.2.3actxcontrolselect函数

14.2.4actxserver函数

14.2.5利用MATLAB调用COM对象

14.2.6调用actxserver函数创建组件服务器

14.3案例39：利用MATLAB生成Word文档

14.3.1调用actxserver函数创建Microsoft Word服务器

14.3.2建立Word文本文档

14.3.3插入表格

14.3.4插入图片

14.3.5保存文档

14.3.6完整代码

14.4案例40：利用MATLAB生成Excel文档

14.4.1调用actxserver函数创建Microsoft Excel服务器

14.4.2新建Excel工作簿

14.4.3获取工作表对象句柄

14.4.4插入、复制、删除、移动和重命名工作表

14.4.5页面设置

14.4.6选取工作表区域

14.4.7设置行高和列宽

14.4.8合并单元格

14.4.9边框设置

14.4.10设置单元格对齐方式

14.4.11写入单元格内容

14.4.12插入图片

14.4.13保存工作簿

14.4.14完整代码

附录A图像处理中的统计应用案例

A.1基于图像资料的数据重建与拟合

A.1.1案例描述

A.1.2重建图像数据

A.1.3曲线拟合

A.2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

A.3.4本案例的MATLAB实现二

A.3.5本案例的MATLAB实现三

A.4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

附录BMATLAB统计工具箱函数大全
参考文献
內容試閱：
笔者长期从事本科生“概率论与数理统计”、“多元统计分析”，硕士研究生“数理统计”，博士研究生“应用数学基础”等课程的教学。在教学中，笔者把MATLAB引入课堂，深受学生欢迎。本书是作者长期教学经验的总结。

笔者长期活跃于研学论坛、仿真论坛和振动论坛的MATLAB版面，以及MATLAB中文论坛的各版面，笔者编写的“利用MATLAB生成Word和Excel文档”、“猫追耗子的动画演示”、“概率统计实验演示系统”等MATLAB程序在各论坛间广泛流传。笔者认为这些论坛是学习MATLAB的好地方，论坛上的很多问题都是经典的、共性的、案例式的。笔者把自己学习MATLAB的经历总结成三个词语：“纸上谈兵”、“闭门造车”和“改革开放”。刚接触MATLAB时，由于没有电脑可用，只能天天泡在图书馆里看MATLAB教程，虽然笔记记了一大本，但是收获甚微，这段经历纯属“纸上谈兵”。后来有了自己的电脑，就以极大的热情投入到MATLAB的学习中，编写了大量的MATLAB程序，在实践中积累了一些MATLAB的使用经验，但是由于缺乏与MATLAB高手们的交流，这段经历也只能是“闭门造车”。再后来，由于查资料的缘故，“误入”论坛这片“桃花源”，从此进入了一个新天地；笔者也从“闭门造车”走向“改革开放”。笔者在论坛里神交了很多高手，体会到了与高手过招的乐趣，这种过招是一种付出和收获共存的过程，通过回答别人的问题提高了自己的能力，通过学习别人的帖子收获了别人的经验。到如今，蓦然回首，发现自己竟也成了别人眼中的“高手”！

 

 

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