MATLAB统计分析与应用：40个案例分析（第2版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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谢中华 著

图书标签:

• MATLAB
• 统计分析
• 数据分析
• 案例分析
• 应用
• 科学计算
• 工程数学
• 统计建模
• 信号处理
• 机器学习

出版社： 北京航空航天大学出版社

ISBN：9787512417748

版次：2

商品编码：11697726

包装：平装

开本：16开

出版时间：2015-05-01

用纸：胶版纸

页数：528

编辑推荐

　　

　　《MATLAB统计分析与应用：40个案例分析（第2版）》 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。

内容简介

　　《MATLAB统计分析与应用：40个案例分析（第2版）》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。
　　《MATLAB统计分析与应用：40个案例分析（第2版）》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。

作者简介

　　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。

内页插图

目录

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

精彩书摘

　　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”！
　　……

前言/序言

　　MATLAB统计分析与应用：40个案例分析（第2版）是《MATLAB统计分析与应用：40个案例分析》一书的修订版。修订版在第1版的基础上做了如下改进：
　　① 增加“MATLAB编程简介”作为第1章，以大量例题系统地介绍了MATLAB基础编程知识，为MATLAB零基础的读者顺利阅读此书提供方便。
　　② “数据的预处理”一章中增加了对标准化变换和极差归一化变换的逆变换的介绍，在数据的极差归一化变换部分增添mapminmax函数应用案例。
　　③ 对第1版的“生成随机数”一章进行了修改和完善。删除自编crnd函数和蒲丰投针问题等案例，增加如下内容：概率分布及概率计算、slicesample函数应用案例、一元混合分布随机数、用蒙特卡洛方法求多重积分。
　　④ 将“描述性统计量和统计图”单独作为一章。
　　⑤ 在“参数估计与假设检验”一章中增加了如下内容：自定义分布的参数估计（包含单参数和多参数两种情形）、检验功效与样本量的计算、游程检验、符号检验、Wilcoxon符号秩检验、MannWhitney秩和检验。
　　⑥ 把第1版的“第8章数据拟合”改为“第9章回归分析”，并增加多元非线性回归案例、多项式回归原理及案例、MATLAB回归模型类的实现函数及案例。
　　⑦ 将第1版的“第1章利用MATLAB生成Word和Excel文档”作为第14章。
　　⑧ 把“图像处理中的统计应用案例”作为附录A，其中的案例单独编号，不计入总数。
　　⑨ 以MATLAB R2012a为基础对“附录BMATLAB统计工具箱函数大全”进行了修改和扩充。
　　《MATLAB统计分析与应用：40个案例分析（第2版）》分为14章，另有2个附录，共涉及45个大的案例，其中有些大案例下还包含了一些小的案例。本书章节是这样安排的：第1章，MATLAB编程简介；第2章，数据的导入与导出；第3章，数据的预处理；第4章，概率分布与随机数；第5章，描述性统计量和统计图；第6章，参数估计与假设检验；第7章，Copula理论及应用实例；第8章，方差分析；第9章，回归分析；第10章，聚类分析；第11章，判别分析；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文档；附录A，图像处理中的统计应用案例；附录B，MATLAB统计工具箱函数大全。
　　本书涉及的所有源程序将继续放到MATLAB中文论坛的读者在线交流平台上，供读者自由下载。这些源程序在MATLAB R2012a（即MATLAB 7.14）下经过了验证，均能够正确执行，读者可将自己的MATLAB版本更新至MATLAB R2012a及其以后的版本，以避免出现不必要的问题。
　　在本书的修订过程中，我得到了MATLAB中文论坛会员rocwoods（吴鹏）、ljelly（李国栋）、ariszheng（郑志勇）、makesure5、tianlangjl、zzpwestlife、fllr、zhjstef、yu1987、miaoming、xhg211314、lucifinil2、lucky1031、feilongtrp、zxysx、caojl、dh200532、mind2006、fanhy298等的支持与帮助，在此，向他们表示最真诚的谢意！
　　本书的写作得到了天津科技大学理学院和数学系领导及同事们的支持与鼓励，崔家峰、刘寅立、李玉峰、廖嘉和夏国坤为本书提出了宝贵的修改意见，在此一并表示最诚挚的感谢！
　　最后，还要感谢我的妻子和平女士，她默默地为我付出，支持我顺利完成本书的写作，在此，向我的妻子和平表示最衷心的感谢！
　　由于作者水平有限，书中的疏漏和不当之处，恳请广大读者和同行批评指正！作者邮箱：xiezhh@tust.edu.cn。
　　谢中华
　　2015年3月于天津

MATLAB统计分析与应用：40个案例分析（第2版） 深入探索，精湛实践：解锁数据背后的力量 在当今数据驱动的时代，掌握有效的统计分析工具已成为各领域专业人士不可或缺的核心竞争力。从科研探索到商业决策，从工程应用到金融建模，对海量数据进行深入挖掘，发现潜在规律，做出科学预测，已成为推动进步的关键。本书《MATLAB统计分析与应用：40个案例分析（第2版）》正是为满足这一需求而精心打造的实践指南，它以MATLAB这一强大的科学计算软件为载体，通过40个精心挑选的典型案例，系统地引导读者掌握统计分析的理论基础与实际应用技巧，从而赋予读者驾驭数据、洞察问题、解决挑战的强大能力。 本书面向的对象广泛，无论是统计学、数学、计算机科学、工程学、经济学、生物学、医学等相关专业的学生，还是在科研院所、企业公司从事数据分析、建模、决策工作的专业人士，都能从中获益匪浅。我们深知理论学习与实际操作之间的鸿沟，因此本书将理论的深度与案例的广度巧妙结合，力求让读者在解决真实问题的过程中，自然而然地掌握统计分析的精髓。 为何选择MATLAB进行统计分析？ MATLAB作为一款集数值计算、数据可视化和编程于一体的强大环境，在统计分析领域拥有无可比拟的优势。其丰富的统计工具箱提供了从基础统计量计算、假设检验、回归分析，到高级的多元统计、时间序列分析、机器学习方法等一系列功能强大的函数和算法。更重要的是，MATLAB直观易懂的语法和卓越的可视化能力，使得复杂的统计模型得以清晰地呈现，数据分析过程更加便捷高效。本书正是充分利用了MATLAB的这些优势，为读者提供了一个高效、灵活且富有洞察力的统计分析平台。 本书内容概览：深度与广度的融合 本书的结构设计匠心独运，以“案例分析”为主线，将抽象的统计理论具象化，让读者在实践中学习。40个精心设计的案例覆盖了统计分析的各个重要方面，从基础概念的巩固，到复杂模型的构建与应用，循序渐进，环环相扣。 第一部分：统计分析基础与数据预处理 在开始复杂的分析之前，扎实的基础是必不可少的。本部分将带领读者回顾和实践统计学的基本概念，并掌握在实际数据分析中至关重要的数据预处理技术。 案例1：描述性统计量的计算与解释：学习如何计算均值、中位数、方差、标准差等基本统计量，并理解其在描述数据特征中的作用。通过案例，您将学会使用MATLAB快速生成描述性统计报告，为后续分析奠定基础。 案例2：数据可视化基础：直方图、散点图与箱线图：数据可视化是洞察数据的第一步。本案例将演示如何利用MATLAB绘制各种图表，直观地展示数据的分布、关系和离群点，帮助您从视觉上理解数据。 案例3：数据清洗与异常值处理：真实世界的数据往往包含缺失值、重复值或异常值。本案例将介绍多种数据清洗技术，包括缺失值插补、异常值检测与处理方法，确保分析结果的准确性。 案例4：数据分布的检验与识别：许多统计方法都依赖于数据服从特定的分布（如正态分布）。本案例将演示如何使用MATLAB进行分布检验，并识别数据的潜在分布类型。 案例5：相关性分析与协方差的理解：探索变量之间的线性关系。本案例将介绍Pearson相关系数、Spearman秩相关系数的计算与解释，并展示如何利用协方差矩阵理解多变量关系。 第二部分：参数估计与假设检验 在了解了数据的基本特征后，我们将进入统计推断的核心领域：参数估计与假设检验。这是根据样本信息推断总体特征的关键。 案例6：点估计与区间估计：学习如何使用样本数据估计总体的未知参数，并构建置信区间，量化估计的不确定性。 案例7：单样本t检验的应用：当需要检验一个样本的均值是否等于已知值时，单样本t检验是常用的方法。本案例将演示其在不同情境下的应用。 案例8：独立双样本t检验与配对t检验：比较两个独立样本或配对样本的均值是否存在显著差异。本案例将深入探讨这两种t检验的应用场景和注意事项。 案例9：方差分析（ANOVA）入门：当需要比较三个或更多组的均值是否存在显著差异时，ANOVA是首选工具。本案例将介绍单因素ANOVA的原理与实现。 案例10：卡方检验：独立性检验与拟合优度检验：用于分析分类变量之间的关系或检验样本数据是否符合某种理论分布。本案例将展示卡方检验在不同场景下的应用。 案例11：非参数检验：秩和检验与符号秩检验：当数据不满足参数检验的假设时，非参数检验提供了有效的替代方案。本案例将介绍一些常用的非参数检验方法。 第三部分：回归分析与模型构建 回归分析是预测建模的核心技术，它帮助我们理解变量之间的函数关系，并进行预测。本部分将从简单线性回归逐步深入到多元回归和更复杂的模型。 案例12：简单线性回归：模型拟合与结果解释：学习如何建立一个变量与另一个变量之间的线性模型，并解读模型的系数、R方等指标。 案例13：多元线性回归：多变量的影响分析：当一个因变量受到多个自变量的影响时，多元线性回归是理想的选择。本案例将展示如何构建和解释多元回归模型。 案例14：模型诊断与变量选择：回归模型的有效性依赖于其诊断和稳健性。本案例将介绍残差分析、多重共线性诊断以及变量选择技术。 案例15：带交互项的回归模型：探索自变量之间是否存在联合效应，即交互作用。本案例将演示如何构建和解释包含交互项的回归模型。 案例16：非线性回归模型的探索：当变量之间的关系不是线性的，需要使用非线性回归模型。本案例将介绍几种常见的非线性回归模型及其应用。 案例17：稳健回归：处理异常值影响：传统的回归方法对异常值敏感。本案例将介绍稳健回归技术，以提高模型对异常值的鲁棒性。 第四部分：时间序列分析与预测 时间序列数据广泛存在于经济、金融、环境等领域。掌握时间序列分析技术，能够帮助我们理解数据的动态特性，并进行未来趋势预测。 案例18：时间序列的平稳性检验与变换：了解时间序列的平稳性是进行建模的前提。本案例将介绍平稳性检验方法以及如何通过差分等手段使非平稳序列平稳。 案例19：自相关与偏自相关函数（ACF与PACF）分析：ACF和PACF是识别时间序列模型（如ARIMA模型）的重要工具。本案例将演示如何计算和解释这些函数。 案例20：ARIMA模型：构建与预测：ARIMA模型是经典的时间序列预测模型。本案例将详细讲解ARIMA模型的构建步骤和预测过程。 案例21：季节性时间序列分析与ARIMA季节性模型：处理具有季节性规律的时间序列数据，如月度销售数据。本案例将介绍季节性ARIMA模型。 案例22：GARCH模型：波动率建模与预测：在金融领域，资产收益的波动性建模至关重要。本案例将介绍GARCH模型及其应用。 案例23：向量自回归（VAR）模型：当需要分析多个相互关联的时间序列时，VAR模型是有效的工具。本案例将介绍VAR模型的构建和解释。 第五部分：多元统计分析 当数据包含多个变量时，多元统计分析能够帮助我们揭示变量之间的复杂关系，进行降维或分类。 案例24：主成分分析（PCA）：降维与特征提取：PCA是一种常用的降维技术，能够将高维数据投影到低维空间，同时保留大部分信息。本案例将演示PCA的应用。 案例25：因子分析：探寻潜在变量：因子分析旨在发现隐藏在观测变量背后的潜在因子，从而简化数据结构。 案例26：聚类分析：数据分组与模式识别：聚类分析是一种无监督学习方法，用于将相似的数据对象分到同一个簇中。本案例将介绍K-means等聚类算法。 案例27：判别分析：分类预测与规则构建：判别分析用于构建分类模型，根据已知样本的特征预测新样本的类别。 案例28：典型相关分析（CCA）：变量组间的关系：CCA用于分析两组变量之间的线性关系，揭示它们之间的相关性。 第六部分：统计建模进阶与应用 本部分将深入探讨更高级的统计建模技术，并展示它们在不同领域的应用。 案例29：广义线性模型（GLM）：拓展线性模型：GLM能够处理非正态分布的因变量，如二项分布（逻辑回归）、泊松分布等。 案例30：逻辑回归：二分类预测建模：在医学诊断、市场营销等领域，预测事件发生的概率是关键。本案例将讲解逻辑回归的应用。 案例31：泊松回归：计数数据分析：当因变量是计数数据时，泊松回归是常用的模型。 案例32：生存分析：事件发生时间建模：在医学、工程等领域，分析事件发生的时间分布非常重要，如患者的生存时间。 案例33：贝叶斯统计初步：介绍贝叶斯统计的基本思想，以及如何在MATLAB中进行简单的贝叶斯推断。 案例34：信号处理中的统计分析：将统计方法应用于信号去噪、特征提取等。 案例35：图像处理中的统计分析：利用统计方法进行图像分割、纹理分析等。 第七部分：MATLAB统计工具箱与高级应用 本部分将集中介绍MATLAB统计工具箱的更多高级功能，并展示其在特定领域的创新应用。 案例36：置信区间与假设检验的通用函数使用：深入掌握MATLAB统计工具箱中用于计算置信区间和执行假设检验的通用函数。 案例37：蒙特卡洛模拟方法：利用随机抽样进行数值计算和模型分析，解决难以解析求解的问题。 案例38：Bootstrap方法：估计统计量的精度：Bootstrap是一种强大的重采样技术，用于估计统计量的抽样分布和标准误。 案例39：统计决策理论基础：将统计学与决策理论结合，为复杂决策问题提供量化支持。 案例40：整合案例：多方法组合解决复杂问题：本案例将综合运用前面学到的多种统计分析方法，解决一个跨学科的复杂实际问题，展现融会贯通的能力。 本书的独特价值： 案例驱动，实践为王：本书最大的特色在于其丰富的案例库。每一个统计概念和方法的介绍都紧密围绕一个或多个实际应用案例展开，让读者在解决具体问题的过程中，理解理论的精髓，掌握操作的技巧。 MATLAB实战，代码详尽：所有案例都提供了完整的MATLAB代码，并附带详细的注释，方便读者理解、运行和修改。读者可以通过直接运行代码，观察结果，进一步加深理解。 理论与实践的平衡：在案例分析的同时，本书也对相关的统计理论进行了清晰的阐述，确保读者在掌握应用的同时，不忽视理论基础的重要性。 循序渐进，难度可控：本书的案例设计从易到难，由浅入深，能够满足不同层次读者的学习需求。初学者可以从基础案例入手，逐步掌握核心概念，而有一定基础的读者则可以挑战更复杂的模型和应用。 前沿技术，应用广泛：本书不仅涵盖了经典的统计分析方法，还融入了部分现代统计技术，如机器学习在统计分析中的应用，使得本书具有更强的时代性和前瞻性。 多领域覆盖，适用性强：本书的案例来源于科研、工程、金融、医学、经济等多个领域，展示了统计分析的普适性，读者可以根据自己的专业背景选择相关的案例进行学习。 学习本书，您将获得： 熟练运用MATLAB进行统计分析的能力：从数据导入、清洗、可视化到模型构建、评估和预测，您将能够独立完成各种统计分析任务。 扎实的统计学理论基础：通过实践加深对各种统计概念、模型和方法的理解。 解决实际问题的能力：学习如何将抽象的统计方法应用于解决现实世界中的数据难题。 数据洞察力：培养从数据中发现规律、提取信息、形成见解的能力。 更强的科研和工作竞争力：在学术研究和职业发展中，拥有强大的数据分析能力将是您宝贵的财富。 《MATLAB统计分析与应用：40个案例分析（第2版）》不仅仅是一本教科书，更是一份陪伴您数据探索之旅的得力助手。我们相信，通过本书的引导，您将能够自信地面对数据，发掘其内在的价值，并将这份力量转化为推动您个人和专业发展的强大引擎。现在，让我们一起踏上这场精彩的数据分析冒险吧！

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构和内容让我眼前一亮，它真正地做到了“以终为始”，即从实际的应用场景出发，反过来引导读者学习相关的MATLAB统计分析技术。我一直觉得，很多技术书籍的通病在于过于强调理论，而忽略了读者的实际需求，但《MATLAB统计分析与应用：40个案例分析（第2版）》则恰恰相反，它用40个真实世界的案例，勾勒出统计分析在不同领域的应用蓝图，然后带领读者一步步深入其中。 我目前从事的是质量管理方面的工作，经常需要对生产过程中的数据进行分析，以识别潜在的风险并改进工艺。书中关于过程控制图和假设检验的案例，给我带来了极大的启发。它详细展示了如何利用MATLAB构建各种控制图，例如Shewhart控制图、CUSUM控制图等，并解释了如何解读这些图表以判断过程是否处于统计控制状态。这对于我来说，无疑是雪中送炭。我之前在尝试优化一条生产线的良品率时，就卡在了如何有效地识别出导致缺陷的因素。 书中对于统计假设检验的讲解也十分透彻。它不仅介绍了各种检验方法（如t检验、ANOVA等），还详细演示了如何在MATLAB中实现这些检验，并解释了如何理解检验结果的p值和置信区间。这让我能够更有依据地做出决策，而不是仅仅依靠直觉。我发现，很多时候，看似微小的工艺改进，在经过科学的统计检验后，能带来显著的质量提升。 而且，本书的案例覆盖面非常广，这让我得以窥见统计分析在不同行业中的应用，比如在金融领域的风险模型，在生物领域的基因组学分析等等。这极大地拓宽了我的视野，让我意识到统计分析工具的强大和普适性。每次阅读完一个案例，我都感觉自己对这个世界的理解又加深了一层，对统计分析的认识也更加深刻。 我认为，这本书最核心的价值在于它能够激发读者的学习兴趣，并培养他们独立解决问题的能力。它不是那种让你读完之后，只能照搬代码的书，而是能够让你真正理解统计分析的精髓，并将其灵活地应用于自己的工作中。我毫不犹豫地向任何一位希望在数据分析领域有所建树的朋友推荐这本书。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《MATLAB统计分析与应用：40个案例分析（第2版）》的时候，我抱持着一种期待，希望能找到一本既有深度又不失趣味的入门读物。事实证明，这本书完全超出了我的预期。它不是那种枯燥乏味的教科书，而是像一位经验丰富的导师，用生动形象的案例，带领我一步步走进MATLAB统计分析的奇妙世界。 我是一名对数据可视化和模式识别很感兴趣的学生，在学习初期，常常感到理论知识和实际操作之间存在着一道鸿沟。这本书的40个案例分析，正好填补了这个空白。例如，书中关于图像处理和模式识别的案例，就用非常直观的方式展示了如何利用MATLAB的各种统计函数和工具，从原始数据中提取有用的信息，并进行分类和识别。我曾经尝试着用MATLAB来分析一些科研论文中的实验数据，但总是无从下手。 看了书中关于降维技术（如PCA）的案例后，我豁然开朗。它详细讲解了如何运用PCA来降低数据的维度，并保留其主要信息，这对于我处理高维度的实验数据至关重要。而且，作者在讲解代码的时候，非常注重细节，比如参数的意义、函数的用法等等，都会给出清晰的解释。这让我能够快速上手，并且避免了很多不必要的弯路。 这本书的另一个亮点在于它对统计学原理的阐释。虽然它以案例为主，但作者并没有回避那些核心的统计学概念。相反，在讲解每个案例的过程中，都会适时地穿插一些基础的统计学知识，比如概率分布、统计推断等，并用形象的比喻来解释这些抽象的概念。这让我感觉自己不是在机械地敲代码，而是在深入理解统计分析的本质。 我特别喜欢书中对于不同案例的难度梯度设计。从易到难，循序渐进，让我能够感受到自己的进步。每一次完成一个案例的学习，都让我对MATLAB统计分析的能力又增强了一分，对未来在数据科学领域的探索也充满了信心。 总之，这本书是一本集知识性、实用性和趣味性于一体的优秀读物。无论你是MATLAB的初学者，还是希望深入了解统计分析应用的进阶者，这本书都能为你提供巨大的帮助。我强烈推荐给所有对数据分析、统计建模感兴趣的朋友们！

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是我近期最惊喜的购书体验！我是在一个偶然的机会下看到这本书的推荐，那时候正好在做一个关于市场趋势预测的项目，急需一些更深入的统计分析方法来支撑我的研究。拿到书之后，我第一眼就被它“40个案例分析”这个点吸引了。我一直觉得，理论学得再好，如果不能落地，那都是纸上谈兵。这本书恰恰解决了我的痛点，它不是那种枯燥的教科书，而是通过一个个真实的、贴近实际应用的案例，把MATLAB强大的统计分析功能展现出来。 就拿其中一个关于客户流失率的案例来说，书中非常细致地讲解了如何利用MATLAB进行数据预处理，包括缺失值填充、异常值检测，然后是如何构建逻辑回归模型来预测流失概率，最后还涉及到了模型评估和结果解读。我印象特别深刻的是，作者在讲解每个步骤时，都配有清晰的代码示例，并且会详细解释代码背后的统计学原理。这让我不仅学会了如何操作MATLAB，更重要的是理解了为什么这么做，以及这些统计方法在实际业务中能带来什么价值。 而且，这本书的案例覆盖面非常广，从金融风险评估到生物医学数据分析，再到工程质量控制，几乎涵盖了我能想到的各个领域。这对我来说太重要了，因为我不仅要解决当前的项目问题，还希望通过这本书拓展我的知识边界，了解统计学在不同行业是如何发挥作用的。每次读完一个案例，我都感觉自己的统计功底又扎实了一分，对MATLAB的运用也越来越得心应手。 这本书的排版和设计也值得称赞。纸张质量很好，印刷清晰，插图和图表也非常直观。在阅读过程中，不会感到视觉疲劳。特别是那些复杂的公式和代码块，都处理得非常规整，阅读起来毫无障碍。我通常会在工作之余，或者周末的下午，泡上一杯咖啡，安静地翻阅这本书，感觉就像在和一位经验丰富的导师交流一样，受益匪浅。 总而言之，如果你对MATLAB统计分析有浓厚的兴趣，或者正在寻找一本能够帮助你将理论知识转化为实际应用的书籍，那么这本书绝对是你的不二之选。它不仅教会你“怎么做”，更重要的是让你明白“为什么这么做”，帮助你建立扎实的统计分析思维，并在实际工作中游刃有余。这绝对是我今年最值得投资的一本书，强烈推荐给所有希望提升统计分析能力的朋友们！

评分☆☆☆☆☆

拿到这本《MATLAB统计分析与应用：40个案例分析（第2版）》之后，我最大的感受就是它的“干货”十足。我之前也接触过一些关于统计分析的书籍，但很多要么过于理论化，要么案例不够贴近实际。这本书则完全不同，它就像一个技艺精湛的工匠，用最直接、最有效的方式，把MATLAB的统计功能拆解开来，并通过40个精心挑选的案例，一步一步地教你如何运用。 其中，我尤其喜欢关于时间序列分析的部分。我目前的工作涉及到对股票价格走势的预测，而时间序列分析正是其中不可或缺的一环。书中针对这个主题，提供了一个非常详细的案例，从数据的可视化、平稳性检验，到ARIMA模型的建立和参数估计，再到模型的预测和误差分析，每一个环节都讲解得非常到位。而且，作者在解释模型原理的时候，并没有回避那些复杂的数学公式，但又能够用一种易于理解的方式将其串联起来，让读者在动手实践的同时，也能加深对理论的理解。 书中的代码示例也是我非常看重的一点。每一个案例都附有完整的MATLAB代码，并且作者会在代码中加入大量的注释，解释每一行代码的作用。这对于我这样需要经常查阅和修改代码的人来说，简直是救星。我可以直接复制代码，然后根据自己的数据进行修改和套用，极大地提高了我的工作效率。而且，通过对比和学习这些代码，我发现了很多之前自己不知道的MATLAB函数和技巧，这让我对MATLAB的掌握又上了一个台阶。 此外，这本书的案例选择也非常具有代表性。它涵盖了从经济、金融到工程、医学等多个领域，这让我能够跳出自己熟悉的领域，去了解统计分析在其他行业的应用，拓宽了我的视野。每一次阅读，都能从中获得新的启发，让我对统计分析的理解更加全面和深入。 我可以说，这本书已经成为了我案头必备的参考书。无论是在解决具体问题，还是在学习新的统计方法，我都会第一时间翻开它。它不仅提供了一个学习的平台，更重要的是，它培养了我独立解决问题的能力。我强烈推荐给所有对MATLAB统计分析感兴趣，并希望将其应用于实际工作的朋友们。

评分☆☆☆☆☆

这本书的吸引力在于它的实用性和深度兼备。我一直认为，学习一门技术，尤其是像MATLAB这样强大的工具，最有效的方式就是通过实践。而《MATLAB统计分析与应用：40个案例分析（第2版）》恰恰抓住了这一点，它避开了空洞的理论讲解，而是将复杂的统计概念与MATLAB的实际操作紧密结合，通过40个鲜活的案例，让你在“玩”中学习。 我是一个在市场营销领域工作的人，经常需要分析大量的用户行为数据，来优化我们的营销策略。书中关于用户分群和行为模式分析的案例，对我来说简直是量身定制。它详细演示了如何使用MATLAB进行聚类分析，比如K-means算法，并解释了如何通过分析聚类结果来理解不同用户群体的特征。我曾经在处理一项用户画像的项目时，卡在数据分组和特征提取这一步很久，看了书中的相关案例后，我茅塞顿开，很快就找到了解决问题的思路，并成功地完成了项目。 让我印象深刻的是，书中对于每一个案例的讲解，都不仅仅停留在“如何操作”的层面，还会深入到“为什么这么操作”的原理。作者会适时地穿插一些重要的统计学概念，比如假设检验、回归分析的背后逻辑等等，并用通俗易懂的语言进行解释。这对于我这样非科班出身的学习者来说，尤为重要。它帮助我理解了每一个分析步骤背后的统计学原理，让我能够更加自信地运用这些方法，而不是盲目地套用公式。 而且，这本书在案例的组织上也很巧妙。它循序渐进，从基础的描述性统计到复杂的预测模型，层层递进。这使得我在学习的过程中，能够逐步建立起自己的知识体系，并且不断巩固和深化对所学知识的理解。同时，书中丰富的案例也让我看到了统计分析的广泛应用，激发了我学习更多统计方法的兴趣。 总而言之，如果你正在寻找一本能够真正帮助你掌握MATLAB统计分析技能的书籍，那么这本书绝对不会让你失望。它用实际的案例，告诉你如何在现实世界中运用这些强大的工具，让你成为一个更具洞察力和解决问题能力的数据分析师。我非常庆幸自己选择了这本书，它为我的工作带来了切实的帮助和提升。

评分☆☆☆☆☆

第二版了，感觉还不错，别人推荐的，感觉还可以

评分☆☆☆☆☆

这几天事多，没有来得及看，期待好书

评分☆☆☆☆☆

好东西，和实体店一样。不错，会继续使用京东。

评分☆☆☆☆☆

很适合数据处理，写的很好

评分☆☆☆☆☆

买过一个matlab教程，感觉讲得内容比较少。这次买了它的主要参考书，这个应该是全本，教程是简化版

评分☆☆☆☆☆

特别经典的一本书，别人推荐我的

评分☆☆☆☆☆

内容很好，指导性很强！

评分☆☆☆☆☆

新版有光盘噢

评分☆☆☆☆☆

很适合数据处理，写的很好