MATLAB统计分析与应用 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:北京航空航天大学

作者:谢中华

出品人:

页数:431

译者:

出版时间:2010-6

价格:55.00元

装帧:

isbn号码:9787512400849

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具体描述

《MATLAB统计分析与应用:40个案例分析》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。《MATLAB统计分析与应用:40个案例分析》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。

《MATLAB统计分析与应用:40个案例分析》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。

数据科学的基石：现代统计学理论与实践内容提要：本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的现代统计学知识体系。我们不仅仅停留在对经典统计学概念的复述，而是将重点放在如何利用前沿的理论工具和计算方法，解决现实世界中复杂的数据驱动问题。全书结构清晰，从概率论的基础性构建开始，逐步过渡到推断统计的核心技术，并最终聚焦于高维数据分析和机器学习中的统计基础。我们强调理论的严谨性与实际操作的可行性相结合，确保读者能够真正掌握数据分析的精髓。 --- 第一部分：概率论与随机过程的量化思维本部分是理解一切统计推断的基石。我们摒弃了过于抽象的数学证明堆砌，转而采用更贴近数据现象的视角来阐述概率模型。第一章：概率论的公理化基础与随机变量的建模本章深入探讨了概率测度论在实际应用中的意义，特别是如何将现实世界的现象抽象为可量化的概率空间。重点讲解了离散型与连续型随机变量的概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）的构建方法。我们详细分析了几种核心分布——伯努利、二项、泊松、均匀分布、指数分布和正态分布——的内在联系及其在不同场景（如可靠性工程、排队论）中的应用范例。此外，还引入了矩生成函数和特征函数作为分析分布特性的强大工具。第二章：多变量随机性与依赖关系处理真实世界问题往往需要同时考察多个变量。本章聚焦于联合分布、边缘分布的计算，以及协方差、相关系数的直观解释。我们详细阐述了多维正态分布的结构，这是许多高级统计模型（如线性模型、因子分析）的先决条件。本章的难点部分在于对随机向量线性变换的探讨，这为后续的主成分分析奠定了数学基础。我们通过金融数据中的资产组合模型，直观展示了协方差矩阵的实际意义。第三章：极限理论与大数法则的有效性统计推断的有效性高度依赖于大样本的性质。本章系统梳理了依概率收敛与依分布收敛的严格定义，并阐释了中心极限定理（CLT）在不同场景（包括独立同分布与非独立同分布的情形）下的普适性。我们通过模拟实验展示了CLT如何确保即使底层分布未知或复杂，样本均值仍能近似服从正态分布，从而支持参数估计和假设检验。 --- 第二部分：统计推断的核心方法论本部分是本书的核心，侧重于如何从有限样本中可靠地获取关于总体的信息，并对这些信息做出合理的决策。第四章：参数估计的理论与方法参数估计是统计学的灵魂。本章首先比较了矩估计法（MOM）和最大似然估计法（MLE）的优缺点。我们将重点放在MLE上，详细推导了MLE的性质（一致性、渐近正态性、有效性）。针对复杂模型，我们引入了贝叶斯估计的概念，解释了先验信息如何融入模型，并讨论了最大后验概率估计（MAP）。第五章：假设检验的框架与功效分析本章建立了严谨的假设检验框架。我们从零假设和备择假设的构建入手，详细讲解了P值、显著性水平、第一类和第二类错误的概念。对于单个样本均值、比例的检验，我们给出了详尽的步骤。更重要的是，我们深入探讨了功效分析（Power Analysis）的重要性，指导读者如何根据预期的效应量和样本量来设计实验，确保研究的科学有效性。第六章：基于大样本的统计检验与非参数方法当数据不满足正态性假设或样本量较大时，传统的参数检验可能失效。本章重点介绍基于大样本渐近性质的检验，如Wald检验、似然比检验（LR Test）和分数似然比检验（Score Test），并探讨它们在回归模型中的应用。此外，对于小样本或分布未知的场景，本章引入了重要的非参数方法，如Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验，以及Kruskal-Wallis H检验，强调了它们在维护推断稳健性方面的价值。 --- 第三部分：线性模型与方差分析的深度解析线性模型是应用统计学中最常用、最强大的工具之一。本部分着重于其背后的统计假设、诊断与扩展。第七章：线性回归模型的统计基础与诊断本章从最小二乘估计（OLS）的推导开始，解释了为什么OLS估计量是最佳线性无偏估计量（BLUE）。我们详细讨论了线性模型的核心四大假设（线性、独立性、同方差性、正态性），并着重于模型的诊断技术：残差图分析（检查异方差和非线性）、Cook距离（识别高影响力点）和多重共线性（使用方差膨胀因子VIF）。第八章：广义线性模型（GLM）的理论与实践现实世界中的响应变量往往不是连续正态分布的，例如计数数据（泊松）或二元数据（Logit/Probit）。本章系统介绍了GLM的框架：随机性部分、线性预测器和链接函数。我们详尽地解释了逻辑回归（Logistic Regression）和泊松回归（Poisson Regression）的参数解释（优势比和率比），并指导读者如何基于信息准则（AIC/BIC）进行模型选择。第九章：方差分析（ANOVA）的结构与多因素模型本章将ANOVA视为线性模型的特殊情况，重点解析了单因素、双因素方差分析的F检验背后的原理。我们深入探讨了交互作用项的统计意义及其检验方法。随后，我们扩展到重复测量设计的方差分析（RM-ANOVA），讨论了如何处理组内和组间协方差的结构，以及何时需要采用更复杂的混合效应模型。 --- 第四部分：多元数据分析与现代计算统计随着数据维度和复杂性的增加，传统方法需要更强大的工具来支撑。本部分关注如何处理结构化的多变量数据，并引入了计算统计学的视角。第十章：主成分分析（PCA）与因子分析（FA）本章旨在教导读者如何从数据中提取内在的低维结构。我们详细解释了PCA如何基于特征值和特征向量来最大化方差，并强调了其与协方差矩阵分解的关系。随后，我们将因子分析定位为一种探索性的结构模型，旨在发现潜在的、不可观测的因子，并通过最大似然法或最小二乘法进行估计。第十一章：判别分析与聚类分析本章关注模式识别。在监督学习的框架下，我们深入研究了线性判别分析（LDA）和二次判别分析（QDA），重点在于如何构建最优的分类超平面。在无监督学习方面，我们对比了K均值聚类（K-Means）、层次聚类（Hierarchical Clustering）和DBSCAN算法，并讨论了评估聚类结果质量的指标（如轮廓系数）。第十二章：统计模拟与重采样技术现代统计分析越来越依赖于计算能力。本章介绍了蒙特卡洛模拟（Monte Carlo Simulation）在计算积分和估计复杂分布参数中的应用。我们将重点放在重采样技术上：Bootstrap（自举法）如何用于估计复杂统计量的标准误和置信区间，以及交叉验证（Cross-Validation）在模型性能评估中的关键作用，为读者建立稳健的统计实践能力。 --- 本书特色：理论深度与应用广度兼顾：每一章节都以严格的统计学定义为基础，但随后立即过渡到具体的应用情境和计算实现思路。模型选择与诊断并重：强调模型假设的检验和诊断过程，避免“黑箱操作”，确保统计结论的可靠性。面向复杂数据的视角：引入了GLM、多元分析和重采样等现代工具，以应对非正态、高维数据的挑战。本书适合统计学、经济学、生物统计学、工程学以及任何需要进行严谨数据分析的研究人员和高年级本科生、研究生使用。

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目录信息

第1章利用MATLAB生成Word和Excel文档 1.1 组件对象模型(COM) 1.1.1 什么是CoM 1.1.2 CoM接口 1.2 MATLAB中的ActiveX控件接口技术 1.2.1 actxcontrol函数 1.2.2 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 1.3.1 调用actxserver函数创建Microsoft Word服务器 1.3.2 建立Word文本文档 1.3.3 插入表格 1.3.4 插入图片 1.3.5 保存文档 1.3.6 完整代码 1.4 案例2：利用MATLAB生成Excel文档 1.4.1 调用actxserver函数创建Microsoft Excel服务器 1.4.2 新建Excel工作簿 1.4.3 获取工作表对象句柄 1.4.4 插入、复制、删除、移动和重命名工作表 1.4.5 页面设置 1.4.6 选取工作表区域 1.4.7 设置行高和列宽 1.4.8 合并单元格 1.4.9 边框设置 1.4.10 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 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4：把数据写入TXT文件 2.2.1 调用dlmread函数写入数据 2.2.2 调用fprintf函数写入数据 2.3 案例5：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6：把数据写入Excel文件第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 3.1.2 smoothts函数 3.1.3 medfiltl函数 3.2 案例8：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9：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章生成随机数 4.1 案例10：生成一元分布随机数 4.1.1 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 4.3 案例12：蒙特卡洛方法 4.3.1 有趣的蒙提霍尔问题 4.3.2 抽球问题的蒙特卡洛模拟 4.3.3 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 街头骗局揭秘第5章参数估计与假设检验 5.1 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U检验 5.2.2 总体标准差未知时的单个正态总体均值的τ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τ检验 5.2.4 总体均值未知时的单个正态总体方差的X2检验 5.2.5 总体均值未知时的两个正态总体方差的比较F检验 5.3 案例15：分布的拟合与检验 5.3.1 案例描述 5.3.2 描述性统计量 5.3.3 统计图 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第6章 Copula理论及应用实例 6.1 Copula函数的定义与基本性质 6.1.1 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 6.2 常用的Copula函数 6.2.1 正态Copula函数 6.2.2 τ-Copula函数 6.2.3 阿基米德Copula函数 6.3 Copula函数与相关性度量 6.3.1 Pearson线性相关系数r 6.3.2 Kcndau秩相关系数τ 6.3.3 Spearman秩相关系数ps 6.3.4 尾部相关系数又 6.3.5 基于Copula函数的相关性度量 6.3.6 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 6.4.1 案例描述 6.4.2 确定边缘分布 6.4.3 选取适当的Copula函数 6.4.4 参数估计 6.4.5 与Copula有关的MATLAB函数 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 7.1.2 案例分析 7.2 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 7.3 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 7.3.2 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 7.4.1 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 7.5.2 Kruskal-Wallis检验的案例分析 7.5.3 Friedman检验的案例分析第8章数据拟合 8.1 案例23：一元线性回归分析 8.1.1 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 8.1.4 调用robustfit i~数作稳健回归 8.2 案例24：一元非线性回归分析 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 8.3.1 调用自编reglm函数作多重回归分析 8.3.2 调用stepwise函数作逐步回归第9章聚类分析 9.1 聚类分析简介 9.1.1 距离和相似系数 9.1.2 系统聚类法 9.1.3 K均值聚类法 9.1.4 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 9.4 案例28：模糊C均值聚类法的案例分析 9.4.1 模糊C均值聚类法的MATLAB函数 9.4.2 模糊C均值聚类法案例第10章判别分析 10.1 判别分析简介 10.1.1 距离判别 10.1.2 贝叶斯判别 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 10.3.1 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 10.4.2 案例分析第11章主成分分析 11.1 主成分分析简介 11.1.1 主成分分析的几何意义 11.1.2 总体的主成分 11.1.3 样本的主成分 11.1.4 关于主成分表达式的两点说明 11.2 主成分分析的MATLAB函数 11.2.1 pcacov函数 11.2.2 princomp函数 11.2.3 pcarcs函数 11.3 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 11.3.2 结果分析 11.4 案例33：从样本观测值矩阵出发求解主成分 11.4.1 调用princomp函数作主成分分析 11.4.2 结果分析 11.4.3 调用pcares函数重建观测数据第12章因子分析 12.1 因子分析简介 12.1.1 基本因子分析模型 12.1.2 因子模型的基本性质 12.1.3 因子载荷阵和特殊方差阵的估计 12.1.4 因子旋转 12.1.5 因子得分 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 12.4 案例35：基于样本观测值矩阵的因子分析 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 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 案例37：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 案例38：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.4 案例39：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 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实现附录B MATLAB统计工具箱函数大全参考文献
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读后感

评分☆☆☆☆☆

接触MATLAB这么多年，一直感觉是最好的一本书，不明白有的人评价既然不高。里面的案例，每一个都有很强的实用价值与通用性，北航与论坛吃的这套书比那什么宝典不知道还多少。

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

作为一个业余爱好者，我平时只能在工作之余挤出时间学习统计学，所以我的学习节奏比较慢，对阅读体验的要求也比较高。我需要的是那种能让我保持专注，并且能产生持续学习动力的材料。这本书的排版和图文搭配给我的第一印象非常好，它不像传统的教材那样密密麻麻，留白恰到好处，使得阅读起来眼睛不容易疲劳。更重要的是，我注意到它在介绍一些复杂的统计模型时，似乎采取了一种循序渐进的方式，不会一下子就把读者推入深渊。比如，它可能先用一个简单的场景引入概念，然后逐步增加变量和复杂性，这种教学设计非常人性化。我希望这本书不仅仅是知识的搬运工，更是一个好的引路人，能在我感到迷茫时，提供清晰的方向。我特别期待它在处理时间序列分析或者多元统计方面的内容，因为这部分内容往往是自学者的难点。如果这本书能用清晰的语言把这些高级主题讲透彻，那它对我的价值将是无法估量的，我甚至可以想象，在未来的某个周末，我会在咖啡馆里，伴随着这本书度过一个充实的下午。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我买这本书纯粹是抱着试试看的心态，因为我对MATLAB这个平台的情感比较复杂，一方面知道它功能强大，尤其在工程计算和矩阵运算方面无人能及，但另一方面，它的学习曲线对我这个习惯了Python生态圈的分析师来说，有时候显得有点陡峭。我原以为这本书会像很多MATLAB教程一样，堆砌大量的命令和语法，读起来枯燥乏味，更像是工具手册而不是一本能提升分析思维的书籍。但是，当我翻开前几页，看到作者是如何优雅地组织材料时，我的看法完全改变了。它似乎有一种魔力，能把原本晦涩难懂的统计学原理，通过MATLAB的可视化能力，变得直观易懂。我尤其欣赏作者在讲解统计检验时，不仅仅是给出了假设检验的步骤，更重要的是解释了每一步背后的逻辑和统计学意义，这对于建立扎实的理论基础至关重要。我感觉作者非常理解初学者和有一定基础的学习者在面对统计软件时的痛点，并试图通过这本书来弥合理论与实践之间的鸿沟。这本书如果能提供足够的、不同复杂程度的实战演练，那它无疑会成为我案头必备的工具书之一。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计确实挺吸引人的，那种深蓝色调配上清晰的字体，给人一种专业又严谨的感觉，我刚拿到手的时候，就对它产生了浓厚的兴趣。我本身是做数据分析工作的，平时接触最多的就是各种统计软件和工具，但总觉得市面上很多教材要么过于理论化，要么实操性不强，很难将复杂的统计概念与实际应用场景完美结合起来。我记得我翻开这本书的目录时，首先注意到的是它对基础统计概念的讲解非常系统和深入，从描述性统计到推断性统计的脉络非常清晰。尤其让我惊喜的是，它似乎非常注重将理论与实践结合，这一点对于我这种需要快速上手解决实际问题的人来说太重要了。我看到其中一些章节似乎涉及到了高级的回归分析和实验设计，这正是我目前工作中最需要的技能。我期待这本书能像一个经验丰富的导师一样，手把手地教我如何利用这些工具来处理复杂的数据集，而不仅仅是罗列公式和代码。我希望它能提供大量贴近实际的案例，让我能在阅读的过程中，就能在脑海中构思出如何应用到我的项目中去。如果这本书能真正做到这一点，那它绝对值得我五星推荐给其他同行。

评分☆☆☆☆☆

我对技术书籍的评价标准一向很苛刻，尤其是涉及到统计分析这种严谨的学科。我更看重的是作者的专业深度和对细节的把控。这本书的封面和装帧给我一种“匠人精神”的暗示，让我觉得作者在内容的打磨上一定花费了大量心血。我关注的重点往往是软件的特定功能如何与统计学思想深度融合。例如，在进行数据预处理和清洗时，MATLAB的矩阵操作能力如何能高效地服务于统计分析？书里是否详尽地解释了如何编写高效、可复用的脚本来自动化处理重复性的统计任务？我希望看到的是对高级函数库的深入挖掘，而不仅仅是基础功能的罗列。如果这本书能在其中穿插一些关于代码优化和结果解释的最佳实践，那它就超越了一本普通教材的范畴，上升到了方法论的高度。我非常看重那种能在阅读过程中不断激发你思考“为什么是这样”的书籍，而不是只停留在“怎么做”的层面。如果这本书能满足我对深度和广度的双重期待，我会毫不犹豫地把它推荐给我的研究生。

评分☆☆☆☆☆

我购买这本书的初衷是想提升自己在某个特定行业——比如金融风控领域——的应用能力。这类应用往往对模型的稳健性和结果的可解释性有极高的要求。因此，我非常关注一本书如何处理模型假设检验和结果的统计显著性报告。我期望这本书能够提供一些针对特定行业痛点的解决方案，而不是一套通用的、适用于所有场景的统计工具箱。比如，它是否能涵盖一些在金融数据中常见的非正态分布处理方法，或者如何利用MATLAB进行蒙特卡洛模拟来评估风险敞口？这种与实际业务场景紧密结合的案例，才是真正能体现一本书价值的地方。如果书中能有专门的章节详细讲解如何将MATLAB的统计输出结果转化为具有说服力的商业报告，那这本书的实用价值就达到了最大化。我希望这本书能像一个经验丰富的老兵，不仅教我打仗的招式，更告诉我何时、何地、为何使用这些招式，以确保我每一次的分析都能站得住脚，经得起推敲。

评分☆☆☆☆☆

不得不说，此乃质量最高的一本书

评分☆☆☆☆☆

copula必备书籍

评分☆☆☆☆☆

有用，但讲得太任性，想粗犷就粗犷，想细致就细致，不是一本好的工具书。

评分☆☆☆☆☆

零基础就可以读的书，挺不错的

评分☆☆☆☆☆

不得不说，此乃质量最高的一本书