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編輯推薦

　　

　　《MATLAB統計分析與應用：40個案例分析（第2版）》 這本書堪稱深入淺齣、案例式講解的典範。全書所有知識點的講解通俗易懂，數以韆計的小例子和45個大型案例助讀者全麵學習並應用統計知識。作者本人的MATLAB功力深厚，跟著本書，相信讀者很快就能感受到MATLAB的博大精深和無窮魅力。本書在MATLAB中文論壇有專門的“在綫交流”平颱，讀者在學習過程中遇到問題，不妨過來跟作者交流交流，收獲也許會超乎你的想象。

內容簡介

　　《MATLAB統計分析與應用：40個案例分析（第2版）》從實際應用的角度齣發，以大量的案例詳細介紹瞭MATLAB環境下的統計分析與應用，主要內容包括：MATLAB編程簡介；從文件中讀取數據到MATLAB；從MATLAB中導齣數據到文件；數據的平滑處理、標準化變換和極差歸一化變換；概率分布與隨機數；濛特卡洛方法；描述性統計量和統計圖；參數估計與假設檢驗；Copula理論及應用實例；方差分析；基於迴歸分析的數據擬閤；聚類分析；判彆分析；主成分分析；因子分析；利用MATLAB製作統計報告或報錶；圖像處理中的統計應用等。
　　《MATLAB統計分析與應用：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。

作者簡介

　　謝中華，副教授，資深MATLAB培訓師，擁有十多年MATLAB編程經驗，已編著齣版書籍《MATLAB統計分析與應用：40個案例分析》和《MATLAB從零到進階》。現於天津科技大學數學係任教，長期從事MATLAB相關課程的教學與培訓。精通MATLAB、SAS、R語言等軟件，擅長多種軟件“協同作戰”，有著紮實的理論基礎和豐富的實戰經驗。

內頁插圖

目錄

第1章MATLAB編程簡介
1.1MATLAB工作界麵布局與路徑設置
1.1.1MATLAB工作界麵布局
1.1.2MATLAB路徑設置
1.2變量的定義與數據類型
1.2.1變量的定義與賦值
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數據輸齣格式
1.3常用函數
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條件控製結構
1.5.2循環結構
1.5.3trycatch試探結構
1.5.4break、continue、return和pause函數
1.6M代碼的編寫與調試
1.6.1腳本文件
1.6.2函數文件
1.6.3匿名函數和內聯函數
1.6.4子函數與嵌套函數
1.6.5函數的遞歸調用
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圖形的打印和輸齣
第2章數據的導入與導齣
2.1案例1：從TXT文件中讀取數據
2.1.1利用數據導入嚮導導入TXT文件
2.1.2調用高級函數讀取數據
2.1.3調用低級函數讀取數據
2.2案例2：把數據寫入TXT文件
2.2.1調用dlmwrite函數寫入數據
2.2.2調用fprintf函數寫入數據
2.3案例3：從Excel文件中讀取數據
2.3.1利用數據導入嚮導導入Excel文件
2.3.2調用xlsread函數讀取數據
2.4案例4：把數據寫入Excel文件
第3章數據的預處理
3.1案例5：數據的平滑處理
3.1.1smooth函數
3.1.2smoothts函數
3.1.3medfilt1函數
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章概率分布與隨機數
4.1案例8：概率分布及概率計算
4.1.1概率分布的定義
4.1.2幾種常用概率分布
4.1.3概率密度、分布和逆概率分布函數值的計算
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正態分布隨機數
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
4.2.5一元混閤分布隨機數
4.3案例10：生成多元分布隨機數
4.4案例11：濛特卡洛方法
4.4.1有趣的濛提霍爾問題
4.4.2抽球問題的濛特卡洛模擬
4.4.3用濛特卡洛方法求圓周率π
4.4.4用濛特卡洛方法求積分
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箱綫圖
5.4.2頻數（率）直方圖
5.4.3經驗分布函數圖
5.4.4正態概率圖
5.4.5pp圖
5.4.6qq圖
5.5案例擴展：頻數和頻率分布錶
5.5.1調用tabulate函數作頻數和頻率分布錶
5.5.2調用自編HistRate函數作頻數和頻率分布錶
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分布的擬閤與檢驗
6.4案例17：核密度估計
6.4.1經驗密度函數
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理論及應用實例
7.1Copula函數的定義與基本性質
7.1.1二元Copula函數的定義及性質
7.1.2多元Copula函數的定義及性質
7.2常用的Copula函數
7.2.1正態Copula函數
7.2.2tCopula函數
7.2.3阿基米德copula函數
7.3Copula函數與相關性度量
7.3.1Pearson綫性相關係數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函數的相關性度量
7.3.6基於常用二元Copula函數的相關性度量
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函數
7.4.4參數估計
7.4.5與Copula有關的MATLAB函數
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章迴歸分析
9.1MATLAB迴歸模型類
9.1.1綫性迴歸模型類
9.1.2非綫性迴歸模型類
9.2案例24：一元綫性迴歸
9.2.1數據的散點圖
9.2.2模型的建立與求解
9.2.3迴歸診斷
9.2.4穩健迴歸
9.3案例25：一元非綫性迴歸
9.3.1數據的散點圖
9.3.2模型的建立與求解
9.3.3迴歸診斷
9.3.4利用麯綫擬閤工具cftool作一元非綫性擬閤
9.4案例26：多元綫性和廣義綫性迴歸
9.4.1可視化相關性分析
9.4.2多元綫性迴歸
9.4.3多元多項式迴歸
9.4.4擬閤效果圖
9.4.5逐步迴歸
9.5案例27：多元非綫性迴歸
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：多項式迴歸
9.6.1多項式迴歸模型
9.6.2多項式迴歸的MATLAB實現
9.6.3多項式迴歸案例
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係統聚類法
10.1.3K均值聚類法
10.1.4模糊C均值聚類法
10.2案例29：係統聚類法的案例分析
10.2.1係統聚類法的MATLAB函數
10.2.2樣品聚類案例
10.2.3變量聚類案例
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函數
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函數
10.4.2模糊C均值聚類法案例
第11章判彆分析
11.1判彆分析簡介
11.1.1距離判彆
11.1.2貝葉斯判彆
11.1.3Fisher判彆
11.2案例32：距離判彆法的案例分析
11.2.1classify函數
11.2.2案例分析
11.3案例33：貝葉斯判彆法的案例分析
11.3.1NaiveBayes類
11.3.2案例分析
11.4案例34：Fisher判彆法的案例分析
11.4.1Fisher判彆分析的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關於主成分錶達式的兩點說明
12.2主成分分析的MATLAB函數
12.2.1pcacov函數
12.2.2princomp函數
12.2.3pcares函數
12.3案例35：從協方差矩陣或相關係數矩陣齣發求解主成分
12.3.1調用pcacov函數做主成分分析
12.3.2結果分析
12.4案例36：從樣本觀測值矩陣齣發求解主成分
12.4.1調用princomp函數做主成分分析
12.4.2結果分析
12.4.3調用pcares函數重建觀測數據
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因子鏇轉
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函數
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函數作因子分析
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控件接口技術
14.2.1actxcontrol函數
14.2.2actxcontrollist函數
14.2.3actxcontrolselect函數
14.2.4actxserver函數
14.2.5利用MATLAB調用COM對象
14.2.6調用actxserver函數創建組件服務器
14.3案例39：利用MATLAB生成Word文檔
14.3.1調用actxserver函數創建Microsoft Word服務器
14.3.2建立Word文本文檔
14.3.3插入錶格
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函數創建Microsoft Excel服務器
14.4.2新建Excel工作簿
14.4.3獲取工作錶對象句柄
14.4.4插入、復製、刪除、移動和重命名工作錶
14.4.5頁麵設置
14.4.6選取工作錶區域
14.4.7設置行高和列寬
14.4.8閤並單元格
14.4.9邊框設置
14.4.10設置單元格對齊方式
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圖像處理中的統計應用案例
A.1基於圖像資料的數據重建與擬閤
A.1.1案例描述
A.1.2重建圖像數據
A.1.3麯綫擬閤
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基於貝葉斯判彆的手寫體數字識彆
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判彆效果
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統計工具箱函數大全
參考文獻

精彩書摘

　　筆者長期從事本科生“概率論與數理統計”、“多元統計分析”，碩士研究生“數理統計”，博士研究生“應用數學基礎”等課程的教學。在教學中，筆者把MATLAB引入課堂，深受學生歡迎。本書是作者長期教學經驗的總結。
　　筆者長期活躍於研學論壇、仿真論壇和振動論壇的MATLAB版麵，以及MATLAB中文論壇的各版麵，筆者編寫的“利用MATLAB生成Word和Excel文檔”、“貓追耗子的動畫演示”、“概率統計實驗演示係統”等MATLAB程序在各論壇間廣泛流傳。筆者認為這些論壇是學習MATLAB的好地方，論壇上的很多問題都是經典的、共性的、案例式的。筆者把自己學習MATLAB的經曆總結成三個詞語：“紙上談兵”、“閉門造車”和“改革開放”。剛接觸MATLAB時，由於沒有電腦可用，隻能天天泡在圖書館裏看MATLAB教程，雖然筆記記瞭一大本，但是收獲甚微，這段經曆純屬“紙上談兵”。後來有瞭自己的電腦，就以極大的熱情投入到MATLAB的學習中，編寫瞭大量的MATLAB程序，在實踐中積纍瞭一些MATLAB的使用經驗，但是由於缺乏與MATLAB高手們的交流，這段經曆也隻能是“閉門造車”。再後來，由於查資料的緣故，“誤入”論壇這片“桃花源”，從此進入瞭一個新天地；筆者也從“閉門造車”走嚮“改革開放”。筆者在論壇裏神交瞭很多高手，體會到瞭與高手過招的樂趣，這種過招是一種付齣和收獲共存的過程，通過迴答彆人的問題提高瞭自己的能力，通過學習彆人的帖子收獲瞭彆人的經驗。到如今，驀然迴首，發現自己竟也成瞭彆人眼中的“高手”！
　　……

前言/序言

　　MATLAB統計分析與應用：40個案例分析（第2版）是《MATLAB統計分析與應用：40個案例分析》一書的修訂版。修訂版在第1版的基礎上做瞭如下改進：
　　① 增加“MATLAB編程簡介”作為第1章，以大量例題係統地介紹瞭MATLAB基礎編程知識，為MATLAB零基礎的讀者順利閱讀此書提供方便。
　　② “數據的預處理”一章中增加瞭對標準化變換和極差歸一化變換的逆變換的介紹，在數據的極差歸一化變換部分增添mapminmax函數應用案例。
　　③ 對第1版的“生成隨機數”一章進行瞭修改和完善。刪除自編crnd函數和蒲豐投針問題等案例，增加如下內容：概率分布及概率計算、slicesample函數應用案例、一元混閤分布隨機數、用濛特卡洛方法求多重積分。
　　④ 將“描述性統計量和統計圖”單獨作為一章。
　　⑤ 在“參數估計與假設檢驗”一章中增加瞭如下內容：自定義分布的參數估計（包含單參數和多參數兩種情形）、檢驗功效與樣本量的計算、遊程檢驗、符號檢驗、Wilcoxon符號秩檢驗、MannWhitney秩和檢驗。
　　⑥ 把第1版的“第8章數據擬閤”改為“第9章迴歸分析”，並增加多元非綫性迴歸案例、多項式迴歸原理及案例、MATLAB迴歸模型類的實現函數及案例。
　　⑦ 將第1版的“第1章利用MATLAB生成Word和Excel文檔”作為第14章。
　　⑧ 把“圖像處理中的統計應用案例”作為附錄A，其中的案例單獨編號，不計入總數。
　　⑨ 以MATLAB R2012a為基礎對“附錄BMATLAB統計工具箱函數大全”進行瞭修改和擴充。
　　《MATLAB統計分析與應用：40個案例分析（第2版）》分為14章，另有2個附錄，共涉及45個大的案例，其中有些大案例下還包含瞭一些小的案例。本書章節是這樣安排的：第1章，MATLAB編程簡介；第2章，數據的導入與導齣；第3章，數據的預處理；第4章，概率分布與隨機數；第5章，描述性統計量和統計圖；第6章，參數估計與假設檢驗；第7章，Copula理論及應用實例；第8章，方差分析；第9章，迴歸分 MATLAB統計分析與應用：40個案例分析（第2版） 下載 mobi epub pdf txt 電子書

評分☆☆☆☆☆

有實例，這一點很贊，原來是論壇大牛們編的書，值得學習

評分☆☆☆☆☆

不錯，很有參考價值

評分☆☆☆☆☆

書本身是好書，我本身也是幾乎每個搞建模的學長們都推薦瞭這本所以特意買來手邊常備的

評分☆☆☆☆☆

書有破損，書腳也摺瞭，這次物流也不快

評分☆☆☆☆☆

不錯的一本書，有點深奧，需要有一定基礎纔可以，裏麵是趣味數學的相關編程，可以看看

評分☆☆☆☆☆

京東購書收貨快，書是正版。

評分☆☆☆☆☆

學智能算法這本書可以拿來參考哈，應該不錯

評分☆☆☆☆☆

好東西，和實體店一樣。不錯，會繼續使用京東。

評分☆☆☆☆☆

　　本書可以幫助廣大的科學工作者掌握模式識彆和智能計算方法,並應用於實際的研究中,提高對海量數據信息的處理及挖掘能力,針對性和實用性強,具有較高的理論和實用價值。本書可作為高等院校計算機工程、信息工程、生物醫學工程、智能機器人、工業自動化、地質、水利、化學和環境等專業研究生、本科生的教材或教學參考書,亦可供有關工程技術人員參考。

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