MATLAB統計分析與應用：40個案例分析（第2版） pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

謝中華 著

圖書標籤:

• MATLAB
• 統計分析
• 數據分析
• 案例分析
• 應用
• 科學計算
• 工程數學
• 統計建模
• 信號處理
• 機器學習

齣版社： 北京航空航天大學齣版社

ISBN：9787512417748

版次：2

商品編碼：11697726

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2015-05-01

用紙：膠版紙

頁數：528

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，迴歸分析；第10章，聚類分析；第11章，判彆分析；第12章，主成分分析；第13章，因子分析；第14章，利用MATLAB生成Word和Excel文檔；附錄A，圖像處理中的統計應用案例；附錄B，MATLAB統計工具箱函數大全。
　　本書涉及的所有源程序將繼續放到MATLAB中文論壇的讀者在綫交流平颱上，供讀者自由下載。這些源程序在MATLAB R2012a（即MATLAB 7.14）下經過瞭驗證，均能夠正確執行，讀者可將自己的MATLAB版本更新至MATLAB R2012a及其以後的版本，以避免齣現不必要的問題。
　　在本書的修訂過程中，我得到瞭MATLAB中文論壇會員rocwoods（吳鵬）、ljelly（李國棟）、ariszheng（鄭誌勇）、makesure5、tianlangjl、zzpwestlife、fllr、zhjstef、yu1987、miaoming、xhg211314、lucifinil2、lucky1031、feilongtrp、zxysx、caojl、dh200532、mind2006、fanhy298等的支持與幫助，在此，嚮他們錶示最真誠的謝意！
　　本書的寫作得到瞭天津科技大學理學院和數學係領導及同事們的支持與鼓勵，崔傢峰、劉寅立、李玉峰、廖嘉和夏國坤為本書提齣瞭寶貴的修改意見，在此一並錶示最誠摯的感謝！
　　最後，還要感謝我的妻子和平女士，她默默地為我付齣，支持我順利完成本書的寫作，在此，嚮我的妻子和平錶示最衷心的感謝！
　　由於作者水平有限，書中的疏漏和不當之處，懇請廣大讀者和同行批評指正！作者郵箱：xiezhh@tust.edu.cn。
　　謝中華
　　2015年3月於天津

MATLAB統計分析與應用：40個案例分析（第2版） 深入探索，精湛實踐：解鎖數據背後的力量 在當今數據驅動的時代，掌握有效的統計分析工具已成為各領域專業人士不可或缺的核心競爭力。從科研探索到商業決策，從工程應用到金融建模，對海量數據進行深入挖掘，發現潛在規律，做齣科學預測，已成為推動進步的關鍵。本書《MATLAB統計分析與應用：40個案例分析（第2版）》正是為滿足這一需求而精心打造的實踐指南，它以MATLAB這一強大的科學計算軟件為載體，通過40個精心挑選的典型案例，係統地引導讀者掌握統計分析的理論基礎與實際應用技巧，從而賦予讀者駕馭數據、洞察問題、解決挑戰的強大能力。 本書麵嚮的對象廣泛，無論是統計學、數學、計算機科學、工程學、經濟學、生物學、醫學等相關專業的學生，還是在科研院所、企業公司從事數據分析、建模、決策工作的專業人士，都能從中獲益匪淺。我們深知理論學習與實際操作之間的鴻溝，因此本書將理論的深度與案例的廣度巧妙結閤，力求讓讀者在解決真實問題的過程中，自然而然地掌握統計分析的精髓。 為何選擇MATLAB進行統計分析？ MATLAB作為一款集數值計算、數據可視化和編程於一體的強大環境，在統計分析領域擁有無可比擬的優勢。其豐富的統計工具箱提供瞭從基礎統計量計算、假設檢驗、迴歸分析，到高級的多元統計、時間序列分析、機器學習方法等一係列功能強大的函數和算法。更重要的是，MATLAB直觀易懂的語法和卓越的可視化能力，使得復雜的統計模型得以清晰地呈現，數據分析過程更加便捷高效。本書正是充分利用瞭MATLAB的這些優勢，為讀者提供瞭一個高效、靈活且富有洞察力的統計分析平颱。 本書內容概覽：深度與廣度的融閤 本書的結構設計匠心獨運，以“案例分析”為主綫，將抽象的統計理論具象化，讓讀者在實踐中學習。40個精心設計的案例覆蓋瞭統計分析的各個重要方麵，從基礎概念的鞏固，到復雜模型的構建與應用，循序漸進，環環相扣。 第一部分：統計分析基礎與數據預處理 在開始復雜的分析之前，紮實的基礎是必不可少的。本部分將帶領讀者迴顧和實踐統計學的基本概念，並掌握在實際數據分析中至關重要的數據預處理技術。 案例1：描述性統計量的計算與解釋：學習如何計算均值、中位數、方差、標準差等基本統計量，並理解其在描述數據特徵中的作用。通過案例，您將學會使用MATLAB快速生成描述性統計報告，為後續分析奠定基礎。 案例2：數據可視化基礎：直方圖、散點圖與箱綫圖：數據可視化是洞察數據的第一步。本案例將演示如何利用MATLAB繪製各種圖錶，直觀地展示數據的分布、關係和離群點，幫助您從視覺上理解數據。 案例3：數據清洗與異常值處理：真實世界的數據往往包含缺失值、重復值或異常值。本案例將介紹多種數據清洗技術，包括缺失值插補、異常值檢測與處理方法，確保分析結果的準確性。 案例4：數據分布的檢驗與識彆：許多統計方法都依賴於數據服從特定的分布（如正態分布）。本案例將演示如何使用MATLAB進行分布檢驗，並識彆數據的潛在分布類型。 案例5：相關性分析與協方差的理解：探索變量之間的綫性關係。本案例將介紹Pearson相關係數、Spearman秩相關係數的計算與解釋，並展示如何利用協方差矩陣理解多變量關係。 第二部分：參數估計與假設檢驗 在瞭解瞭數據的基本特徵後，我們將進入統計推斷的核心領域：參數估計與假設檢驗。這是根據樣本信息推斷總體特徵的關鍵。 案例6：點估計與區間估計：學習如何使用樣本數據估計總體的未知參數，並構建置信區間，量化估計的不確定性。 案例7：單樣本t檢驗的應用：當需要檢驗一個樣本的均值是否等於已知值時，單樣本t檢驗是常用的方法。本案例將演示其在不同情境下的應用。 案例8：獨立雙樣本t檢驗與配對t檢驗：比較兩個獨立樣本或配對樣本的均值是否存在顯著差異。本案例將深入探討這兩種t檢驗的應用場景和注意事項。 案例9：方差分析（ANOVA）入門：當需要比較三個或更多組的均值是否存在顯著差異時，ANOVA是首選工具。本案例將介紹單因素ANOVA的原理與實現。 案例10：卡方檢驗：獨立性檢驗與擬閤優度檢驗：用於分析分類變量之間的關係或檢驗樣本數據是否符閤某種理論分布。本案例將展示卡方檢驗在不同場景下的應用。 案例11：非參數檢驗：秩和檢驗與符號秩檢驗：當數據不滿足參數檢驗的假設時，非參數檢驗提供瞭有效的替代方案。本案例將介紹一些常用的非參數檢驗方法。 第三部分：迴歸分析與模型構建 迴歸分析是預測建模的核心技術，它幫助我們理解變量之間的函數關係，並進行預測。本部分將從簡單綫性迴歸逐步深入到多元迴歸和更復雜的模型。 案例12：簡單綫性迴歸：模型擬閤與結果解釋：學習如何建立一個變量與另一個變量之間的綫性模型，並解讀模型的係數、R方等指標。 案例13：多元綫性迴歸：多變量的影響分析：當一個因變量受到多個自變量的影響時，多元綫性迴歸是理想的選擇。本案例將展示如何構建和解釋多元迴歸模型。 案例14：模型診斷與變量選擇：迴歸模型的有效性依賴於其診斷和穩健性。本案例將介紹殘差分析、多重共綫性診斷以及變量選擇技術。 案例15：帶交互項的迴歸模型：探索自變量之間是否存在聯閤效應，即交互作用。本案例將演示如何構建和解釋包含交互項的迴歸模型。 案例16：非綫性迴歸模型的探索：當變量之間的關係不是綫性的，需要使用非綫性迴歸模型。本案例將介紹幾種常見的非綫性迴歸模型及其應用。 案例17：穩健迴歸：處理異常值影響：傳統的迴歸方法對異常值敏感。本案例將介紹穩健迴歸技術，以提高模型對異常值的魯棒性。 第四部分：時間序列分析與預測 時間序列數據廣泛存在於經濟、金融、環境等領域。掌握時間序列分析技術，能夠幫助我們理解數據的動態特性，並進行未來趨勢預測。 案例18：時間序列的平穩性檢驗與變換：瞭解時間序列的平穩性是進行建模的前提。本案例將介紹平穩性檢驗方法以及如何通過差分等手段使非平穩序列平穩。 案例19：自相關與偏自相關函數（ACF與PACF）分析：ACF和PACF是識彆時間序列模型（如ARIMA模型）的重要工具。本案例將演示如何計算和解釋這些函數。 案例20：ARIMA模型：構建與預測：ARIMA模型是經典的時間序列預測模型。本案例將詳細講解ARIMA模型的構建步驟和預測過程。 案例21：季節性時間序列分析與ARIMA季節性模型：處理具有季節性規律的時間序列數據，如月度銷售數據。本案例將介紹季節性ARIMA模型。 案例22：GARCH模型：波動率建模與預測：在金融領域，資産收益的波動性建模至關重要。本案例將介紹GARCH模型及其應用。 案例23：嚮量自迴歸（VAR）模型：當需要分析多個相互關聯的時間序列時，VAR模型是有效的工具。本案例將介紹VAR模型的構建和解釋。 第五部分：多元統計分析 當數據包含多個變量時，多元統計分析能夠幫助我們揭示變量之間的復雜關係，進行降維或分類。 案例24：主成分分析（PCA）：降維與特徵提取：PCA是一種常用的降維技術，能夠將高維數據投影到低維空間，同時保留大部分信息。本案例將演示PCA的應用。 案例25：因子分析：探尋潛在變量：因子分析旨在發現隱藏在觀測變量背後的潛在因子，從而簡化數據結構。 案例26：聚類分析：數據分組與模式識彆：聚類分析是一種無監督學習方法，用於將相似的數據對象分到同一個簇中。本案例將介紹K-means等聚類算法。 案例27：判彆分析：分類預測與規則構建：判彆分析用於構建分類模型，根據已知樣本的特徵預測新樣本的類彆。 案例28：典型相關分析（CCA）：變量組間的關係：CCA用於分析兩組變量之間的綫性關係，揭示它們之間的相關性。 第六部分：統計建模進階與應用 本部分將深入探討更高級的統計建模技術，並展示它們在不同領域的應用。 案例29：廣義綫性模型（GLM）：拓展綫性模型：GLM能夠處理非正態分布的因變量，如二項分布（邏輯迴歸）、泊鬆分布等。 案例30：邏輯迴歸：二分類預測建模：在醫學診斷、市場營銷等領域，預測事件發生的概率是關鍵。本案例將講解邏輯迴歸的應用。 案例31：泊鬆迴歸：計數數據分析：當因變量是計數數據時，泊鬆迴歸是常用的模型。 案例32：生存分析：事件發生時間建模：在醫學、工程等領域，分析事件發生的時間分布非常重要，如患者的生存時間。 案例33：貝葉斯統計初步：介紹貝葉斯統計的基本思想，以及如何在MATLAB中進行簡單的貝葉斯推斷。 案例34：信號處理中的統計分析：將統計方法應用於信號去噪、特徵提取等。 案例35：圖像處理中的統計分析：利用統計方法進行圖像分割、紋理分析等。 第七部分：MATLAB統計工具箱與高級應用 本部分將集中介紹MATLAB統計工具箱的更多高級功能，並展示其在特定領域的創新應用。 案例36：置信區間與假設檢驗的通用函數使用：深入掌握MATLAB統計工具箱中用於計算置信區間和執行假設檢驗的通用函數。 案例37：濛特卡洛模擬方法：利用隨機抽樣進行數值計算和模型分析，解決難以解析求解的問題。 案例38：Bootstrap方法：估計統計量的精度：Bootstrap是一種強大的重采樣技術，用於估計統計量的抽樣分布和標準誤。 案例39：統計決策理論基礎：將統計學與決策理論結閤，為復雜決策問題提供量化支持。 案例40：整閤案例：多方法組閤解決復雜問題：本案例將綜閤運用前麵學到的多種統計分析方法，解決一個跨學科的復雜實際問題，展現融會貫通的能力。 本書的獨特價值： 案例驅動，實踐為王：本書最大的特色在於其豐富的案例庫。每一個統計概念和方法的介紹都緊密圍繞一個或多個實際應用案例展開，讓讀者在解決具體問題的過程中，理解理論的精髓，掌握操作的技巧。 MATLAB實戰，代碼詳盡：所有案例都提供瞭完整的MATLAB代碼，並附帶詳細的注釋，方便讀者理解、運行和修改。讀者可以通過直接運行代碼，觀察結果，進一步加深理解。 理論與實踐的平衡：在案例分析的同時，本書也對相關的統計理論進行瞭清晰的闡述，確保讀者在掌握應用的同時，不忽視理論基礎的重要性。 循序漸進，難度可控：本書的案例設計從易到難，由淺入深，能夠滿足不同層次讀者的學習需求。初學者可以從基礎案例入手，逐步掌握核心概念，而有一定基礎的讀者則可以挑戰更復雜的模型和應用。 前沿技術，應用廣泛：本書不僅涵蓋瞭經典的統計分析方法，還融入瞭部分現代統計技術，如機器學習在統計分析中的應用，使得本書具有更強的時代性和前瞻性。 多領域覆蓋，適用性強：本書的案例來源於科研、工程、金融、醫學、經濟等多個領域，展示瞭統計分析的普適性，讀者可以根據自己的專業背景選擇相關的案例進行學習。 學習本書，您將獲得： 熟練運用MATLAB進行統計分析的能力：從數據導入、清洗、可視化到模型構建、評估和預測，您將能夠獨立完成各種統計分析任務。 紮實的統計學理論基礎：通過實踐加深對各種統計概念、模型和方法的理解。 解決實際問題的能力：學習如何將抽象的統計方法應用於解決現實世界中的數據難題。 數據洞察力：培養從數據中發現規律、提取信息、形成見解的能力。 更強的科研和工作競爭力：在學術研究和職業發展中，擁有強大的數據分析能力將是您寶貴的財富。 《MATLAB統計分析與應用：40個案例分析（第2版）》不僅僅是一本教科書，更是一份陪伴您數據探索之旅的得力助手。我們相信，通過本書的引導，您將能夠自信地麵對數據，發掘其內在的價值，並將這份力量轉化為推動您個人和專業發展的強大引擎。現在，讓我們一起踏上這場精彩的數據分析冒險吧！

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是我近期最驚喜的購書體驗！我是在一個偶然的機會下看到這本書的推薦，那時候正好在做一個關於市場趨勢預測的項目，急需一些更深入的統計分析方法來支撐我的研究。拿到書之後，我第一眼就被它“40個案例分析”這個點吸引瞭。我一直覺得，理論學得再好，如果不能落地，那都是紙上談兵。這本書恰恰解決瞭我的痛點，它不是那種枯燥的教科書，而是通過一個個真實的、貼近實際應用的案例，把MATLAB強大的統計分析功能展現齣來。 就拿其中一個關於客戶流失率的案例來說，書中非常細緻地講解瞭如何利用MATLAB進行數據預處理，包括缺失值填充、異常值檢測，然後是如何構建邏輯迴歸模型來預測流失概率，最後還涉及到瞭模型評估和結果解讀。我印象特彆深刻的是，作者在講解每個步驟時，都配有清晰的代碼示例，並且會詳細解釋代碼背後的統計學原理。這讓我不僅學會瞭如何操作MATLAB，更重要的是理解瞭為什麼這麼做，以及這些統計方法在實際業務中能帶來什麼價值。 而且，這本書的案例覆蓋麵非常廣，從金融風險評估到生物醫學數據分析，再到工程質量控製，幾乎涵蓋瞭我能想到的各個領域。這對我來說太重要瞭，因為我不僅要解決當前的項目問題，還希望通過這本書拓展我的知識邊界，瞭解統計學在不同行業是如何發揮作用的。每次讀完一個案例，我都感覺自己的統計功底又紮實瞭一分，對MATLAB的運用也越來越得心應手。 這本書的排版和設計也值得稱贊。紙張質量很好，印刷清晰，插圖和圖錶也非常直觀。在閱讀過程中，不會感到視覺疲勞。特彆是那些復雜的公式和代碼塊，都處理得非常規整，閱讀起來毫無障礙。我通常會在工作之餘，或者周末的下午，泡上一杯咖啡，安靜地翻閱這本書，感覺就像在和一位經驗豐富的導師交流一樣，受益匪淺。 總而言之，如果你對MATLAB統計分析有濃厚的興趣，或者正在尋找一本能夠幫助你將理論知識轉化為實際應用的書籍，那麼這本書絕對是你的不二之選。它不僅教會你“怎麼做”，更重要的是讓你明白“為什麼這麼做”，幫助你建立紮實的統計分析思維，並在實際工作中遊刃有餘。這絕對是我今年最值得投資的一本書，強烈推薦給所有希望提升統計分析能力的朋友們！

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《MATLAB統計分析與應用：40個案例分析（第2版）》之後，我最大的感受就是它的“乾貨”十足。我之前也接觸過一些關於統計分析的書籍，但很多要麼過於理論化，要麼案例不夠貼近實際。這本書則完全不同，它就像一個技藝精湛的工匠，用最直接、最有效的方式，把MATLAB的統計功能拆解開來，並通過40個精心挑選的案例，一步一步地教你如何運用。 其中，我尤其喜歡關於時間序列分析的部分。我目前的工作涉及到對股票價格走勢的預測，而時間序列分析正是其中不可或缺的一環。書中針對這個主題，提供瞭一個非常詳細的案例，從數據的可視化、平穩性檢驗，到ARIMA模型的建立和參數估計，再到模型的預測和誤差分析，每一個環節都講解得非常到位。而且，作者在解釋模型原理的時候，並沒有迴避那些復雜的數學公式，但又能夠用一種易於理解的方式將其串聯起來，讓讀者在動手實踐的同時，也能加深對理論的理解。 書中的代碼示例也是我非常看重的一點。每一個案例都附有完整的MATLAB代碼，並且作者會在代碼中加入大量的注釋，解釋每一行代碼的作用。這對於我這樣需要經常查閱和修改代碼的人來說，簡直是救星。我可以直接復製代碼，然後根據自己的數據進行修改和套用，極大地提高瞭我的工作效率。而且，通過對比和學習這些代碼，我發現瞭很多之前自己不知道的MATLAB函數和技巧，這讓我對MATLAB的掌握又上瞭一個颱階。 此外，這本書的案例選擇也非常具有代錶性。它涵蓋瞭從經濟、金融到工程、醫學等多個領域，這讓我能夠跳齣自己熟悉的領域，去瞭解統計分析在其他行業的應用，拓寬瞭我的視野。每一次閱讀，都能從中獲得新的啓發，讓我對統計分析的理解更加全麵和深入。 我可以說，這本書已經成為瞭我案頭必備的參考書。無論是在解決具體問題，還是在學習新的統計方法，我都會第一時間翻開它。它不僅提供瞭一個學習的平颱，更重要的是，它培養瞭我獨立解決問題的能力。我強烈推薦給所有對MATLAB統計分析感興趣，並希望將其應用於實際工作的朋友們。

評分☆☆☆☆☆

拿到這本《MATLAB統計分析與應用：40個案例分析（第2版）》的時候，我抱持著一種期待，希望能找到一本既有深度又不失趣味的入門讀物。事實證明，這本書完全超齣瞭我的預期。它不是那種枯燥乏味的教科書，而是像一位經驗豐富的導師，用生動形象的案例，帶領我一步步走進MATLAB統計分析的奇妙世界。 我是一名對數據可視化和模式識彆很感興趣的學生，在學習初期，常常感到理論知識和實際操作之間存在著一道鴻溝。這本書的40個案例分析，正好填補瞭這個空白。例如，書中關於圖像處理和模式識彆的案例，就用非常直觀的方式展示瞭如何利用MATLAB的各種統計函數和工具，從原始數據中提取有用的信息，並進行分類和識彆。我曾經嘗試著用MATLAB來分析一些科研論文中的實驗數據，但總是無從下手。 看瞭書中關於降維技術（如PCA）的案例後，我豁然開朗。它詳細講解瞭如何運用PCA來降低數據的維度，並保留其主要信息，這對於我處理高維度的實驗數據至關重要。而且，作者在講解代碼的時候，非常注重細節，比如參數的意義、函數的用法等等，都會給齣清晰的解釋。這讓我能夠快速上手，並且避免瞭很多不必要的彎路。 這本書的另一個亮點在於它對統計學原理的闡釋。雖然它以案例為主，但作者並沒有迴避那些核心的統計學概念。相反，在講解每個案例的過程中，都會適時地穿插一些基礎的統計學知識，比如概率分布、統計推斷等，並用形象的比喻來解釋這些抽象的概念。這讓我感覺自己不是在機械地敲代碼，而是在深入理解統計分析的本質。 我特彆喜歡書中對於不同案例的難度梯度設計。從易到難，循序漸進，讓我能夠感受到自己的進步。每一次完成一個案例的學習，都讓我對MATLAB統計分析的能力又增強瞭一分，對未來在數據科學領域的探索也充滿瞭信心。 總之，這本書是一本集知識性、實用性和趣味性於一體的優秀讀物。無論你是MATLAB的初學者，還是希望深入瞭解統計分析應用的進階者，這本書都能為你提供巨大的幫助。我強烈推薦給所有對數據分析、統計建模感興趣的朋友們！

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構和內容讓我眼前一亮，它真正地做到瞭“以終為始”，即從實際的應用場景齣發，反過來引導讀者學習相關的MATLAB統計分析技術。我一直覺得，很多技術書籍的通病在於過於強調理論，而忽略瞭讀者的實際需求，但《MATLAB統計分析與應用：40個案例分析（第2版）》則恰恰相反，它用40個真實世界的案例，勾勒齣統計分析在不同領域的應用藍圖，然後帶領讀者一步步深入其中。 我目前從事的是質量管理方麵的工作，經常需要對生産過程中的數據進行分析，以識彆潛在的風險並改進工藝。書中關於過程控製圖和假設檢驗的案例，給我帶來瞭極大的啓發。它詳細展示瞭如何利用MATLAB構建各種控製圖，例如Shewhart控製圖、CUSUM控製圖等，並解釋瞭如何解讀這些圖錶以判斷過程是否處於統計控製狀態。這對於我來說，無疑是雪中送炭。我之前在嘗試優化一條生産綫的良品率時，就卡在瞭如何有效地識彆齣導緻缺陷的因素。 書中對於統計假設檢驗的講解也十分透徹。它不僅介紹瞭各種檢驗方法（如t檢驗、ANOVA等），還詳細演示瞭如何在MATLAB中實現這些檢驗，並解釋瞭如何理解檢驗結果的p值和置信區間。這讓我能夠更有依據地做齣決策，而不是僅僅依靠直覺。我發現，很多時候，看似微小的工藝改進，在經過科學的統計檢驗後，能帶來顯著的質量提升。 而且，本書的案例覆蓋麵非常廣，這讓我得以窺見統計分析在不同行業中的應用，比如在金融領域的風險模型，在生物領域的基因組學分析等等。這極大地拓寬瞭我的視野，讓我意識到統計分析工具的強大和普適性。每次閱讀完一個案例，我都感覺自己對這個世界的理解又加深瞭一層，對統計分析的認識也更加深刻。 我認為，這本書最核心的價值在於它能夠激發讀者的學習興趣，並培養他們獨立解決問題的能力。它不是那種讓你讀完之後，隻能照搬代碼的書，而是能夠讓你真正理解統計分析的精髓，並將其靈活地應用於自己的工作中。我毫不猶豫地嚮任何一位希望在數據分析領域有所建樹的朋友推薦這本書。

評分☆☆☆☆☆

這本書的吸引力在於它的實用性和深度兼備。我一直認為，學習一門技術，尤其是像MATLAB這樣強大的工具，最有效的方式就是通過實踐。而《MATLAB統計分析與應用：40個案例分析（第2版）》恰恰抓住瞭這一點，它避開瞭空洞的理論講解，而是將復雜的統計概念與MATLAB的實際操作緊密結閤，通過40個鮮活的案例，讓你在“玩”中學習。 我是一個在市場營銷領域工作的人，經常需要分析大量的用戶行為數據，來優化我們的營銷策略。書中關於用戶分群和行為模式分析的案例，對我來說簡直是量身定製。它詳細演示瞭如何使用MATLAB進行聚類分析，比如K-means算法，並解釋瞭如何通過分析聚類結果來理解不同用戶群體的特徵。我曾經在處理一項用戶畫像的項目時，卡在數據分組和特徵提取這一步很久，看瞭書中的相關案例後，我茅塞頓開，很快就找到瞭解決問題的思路，並成功地完成瞭項目。 讓我印象深刻的是，書中對於每一個案例的講解，都不僅僅停留在“如何操作”的層麵，還會深入到“為什麼這麼操作”的原理。作者會適時地穿插一些重要的統計學概念，比如假設檢驗、迴歸分析的背後邏輯等等，並用通俗易懂的語言進行解釋。這對於我這樣非科班齣身的學習者來說，尤為重要。它幫助我理解瞭每一個分析步驟背後的統計學原理，讓我能夠更加自信地運用這些方法，而不是盲目地套用公式。 而且，這本書在案例的組織上也很巧妙。它循序漸進，從基礎的描述性統計到復雜的預測模型，層層遞進。這使得我在學習的過程中，能夠逐步建立起自己的知識體係，並且不斷鞏固和深化對所學知識的理解。同時，書中豐富的案例也讓我看到瞭統計分析的廣泛應用，激發瞭我學習更多統計方法的興趣。 總而言之，如果你正在尋找一本能夠真正幫助你掌握MATLAB統計分析技能的書籍，那麼這本書絕對不會讓你失望。它用實際的案例，告訴你如何在現實世界中運用這些強大的工具，讓你成為一個更具洞察力和解決問題能力的數據分析師。我非常慶幸自己選擇瞭這本書，它為我的工作帶來瞭切實的幫助和提升。

評分☆☆☆☆☆

挺好的。速度很快。一定會好好學習，希望有所收獲。

評分☆☆☆☆☆

MATLAB統計分析與應用：40個案例分析

評分☆☆☆☆☆

好好好。。。。。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

書裏麵的案例非常實用

評分☆☆☆☆☆

正版圖書，價格有點貴，想學統計方麵的，這書還是值得買的。

評分☆☆☆☆☆

感覺真的還不錯，質感很好。內容詳細

評分☆☆☆☆☆

有損壞，其他還好，送貨速度快！

評分☆☆☆☆☆

實用性強，質量好，優惠價劃算。

評分☆☆☆☆☆

非常不錯的一本書，很好，很好，非常好，我正需要，非常專業講的非常詳細