第章编程简介 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（） 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、、和函数 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（） 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 第章数据的导入与导出 2.1案例：从文件中读取数据 2.1.1利用数据导入向导导入文件 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：把数据写入文件 2.2.1调用函数写入数据 2.2.2调用函数写入数据 2.3案例：从文件中读取数据 2.3.1利用数据导入向导导入文件 2.3.2调用函数读取数据 2.4案例：把数据写入文件 第章数据的预处理 3.1案例：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：数据的标准化变换 3.2.1标准化变换公式 3.2.2标准化变换的实现 3.3案例：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极差归一化变换的实现 第章概率分布与数 4.1案例：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：生成一元分布数 4.2.1均匀分布数和标准正态分布数 4.2.2RandStream类 4.2.3常见一元分布数 4.2.4任意一元分布数 4.2.5一元混合分布数 4.3案例：生成多元分布数 4.4案例：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：描述性统计量 5.3.1均值 5.3.2方差和标准差 5.3.3值和 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：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 5.4.6图 5.5案例扩展：频数和频率分布表 5.5.1调用函数作频数和频率分布表 5.5.2调用自编函数作频数和频率分布表 第章参数估计与假设检验 6.1案例：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：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检验 6.2.2总体标准差未知时的单个正态总体均值的检验 6.2.3总体标准差未知时的两个正态总体均值的比较检验 6.2.4总体均值未知时的单个正态总体方差的χ检验 6.2.5总体均值未知时的两个正态总体方差的比较检验 6.2.6检验功效与样本容量的计算 6.3案例：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：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核密度估计的实现 6.4.4核密度估计的案例分析 第章理论及应用实例 7.1Copula函数的定义与基本性质 7.1.1二元函数的定义及性质 7.1.2多元函数的定义及性质 7.2常用的函数 7.2.1正态函数 7.2.2tCopula函数 7.2.3阿基米德函数 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ρ 7.3.4尾部相关系数λ 7.3.5基于函数的相关性度量 7.3.6基于常用二元函数的相关性度量 7.4案例：沪深股市日收益率的二元模型 7.4.1案例描述 7.4.2确定边缘分布 7.4.3选取适当的函数 7.4.4参数估计 7.4.5与有关的函数 7.4.6案例的计算与分析 第章方差分析 8.1案例：单因素一元方差分析 8.1.1单因素一元方差分析的实现 8.1.2案例分析 8.2案例：双因素一元方差分析 8.2.1双因素一元方差分析的实现 8.2.2案例分析 8.3案例：多因素一元方差分析 8.3.1多因素一元方差分析的实现 8.3.2案例分析一 8.3.3案例分析二 8.4案例：单因素多元方差分析 8.4.1单因素多元方差分析的实现 8.4.2案例分析 8.5案例：非参数方差分析 8.5.1非参数方差分析的实现 8.5.2KruskalWallis检验的案例分析 8.5.3Friedman检验的案例分析 第章回归分析 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：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：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利用曲线拟合工具作一元非线性拟合 9.4案例：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：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：多项式回归 9.6.1多项式回归模型 9.6.2多项式回归的实现 9.6.3多项式回归案例 第章聚类分析 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模糊均值聚类法 10.2案例：系统聚类法的案例分析 10.2.1系统聚类法的函数 10.2.2样品聚类案例 10.2.3变量聚类案例 10.3案例：均值聚类法的案例分析 10.3.1K均值聚类法的函数 10.3.2K均值聚类法案例 10.4案例：模糊均值聚类法的案例分析 10.4.1模糊均值聚类法的函数 10.4.2模糊均值聚类法案例 第章判别分析 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：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：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：判别法的案例分析 11.4.1Fisher判别分析的实现 11.4.2案例分析 第章主成分分析 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主成分分析的函数 12.2.1pcacov函数 12.2.2prinp函数 12.2.3pcares函数 12.3案例：从协方差矩阵或相关系数矩阵出发求解主成分 12.3.1调用函数做主成分分析 12.3.2结果分析 12.4案例：从样本观测值矩阵出发求解主成分 12.4.1调用函数做主成分分析 12.4.2结果分析 12.4.3调用函数重建观测数据 第章因子分析 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因子分析中的现象 13.2因子分析的函数 13.3案例：基于协方差矩阵或相关系数矩阵的因子分析 13.4案例：基于样本观测值矩阵的因子分析 13.4.1读取数据 13.4.2调用函数作因子分析 第章利用生成和文档 14.1组件对象模型（） 14.1.1什么是 14.1.2接口 14.2MATLAB中的控件接口技术 14.2.1actxcontrol函数 14.2.2actxcontrollist函数 14.2.3actxcontrolselect函数 14.2.4actxserver函数 14.2.5利用调用对象 14.2.6调用函数创建组件服务器 14.3案例：利用生成文档 14.3.1调用函数创建服务器 14.3.2建立文本文档 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：利用生成文档 14.4.1调用函数创建服务器 14.4.2新建工作簿 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本案例的实现一 A.3.4本案例的实现二 A.3.5本案例的实现三 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图像压缩与重建的实现 附录统计工具箱函数大全 参考文献 |
