MATLAB R2015b概率与数理统计/精通MATLAB 下载 mobi epub pdf 电子书 2024

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内容简介

　　MATLAB R2015b概率与数理统计（精通MATLAB）以MATLAB R2015b为平台进行编写，以概率与数理统计学为主线、MATLAB为辅助工具有机结合进行讲述，实用性非常强，实现的方法也很多，主要包括MATLAB计算基础、概率与数理统计学基础、统计估计、假设检验、方差分析、回归分析、正交实验、主成分分析、因子分析、判别分析和聚类分析等内容。
　　本书侧重于概率与数理统计学的MATLAB实现，并精选大量的概率与数理统计应用实例，通过实例分析来求解，做到理论与实践相结合。
　　本书可作为工科硕士研究生“应用概率与数理统计学”课程的基础教材、本科生相关专业的专业基础教材或实验教材，也可作为科研人员、工程技术人员的工具书或理论参考书。

内页插图

目录

第1章MATLAB R2015b概述
1.1MATLAB的功能及发展史
1.1.1MATLAB的功能
1.1.2MATLAB的优点
1.1.3MATLAB的发展史
1.1.4MATLAB R2015b新功能
1.2MATLAB R2015b开发环境
1.2.1MATLAB R2015b的安装
1.2.2MATLAB的集成环境
1.3MATLAB的语言基础
1.3.1MATLAB的数值
1.3.2MATLAB的变量
1.3.3MATLAB数组
1.3.4基本数值类型
1.3.5字符类型
1.3.6函数句柄
1.3.7结构体和元胞数组
1.3.8运算符
1.4MATLAB流程控制
1.4.1选择结构
1.4.2循环结构
1.5M文件
1.5.1M脚本文件
1.5.2M函数文件
1.5.3M文件技巧
第2章概率与数理统计概述
2.1概率论基础
2.1.1随机事件与概率
2.1.2概率论的产生
2.1.3概率论的发展
2.1.4概率论的内容
2.1.5数理统计的内容
2.1.6事件的独立性
2.2随机变量
2.2.1连续型随机变量
2.2.2离散型随机变量
2.2.3随机变量的分布函数
2.3随机分布
2.3.1正态分布
2.3.2标准正态分布
2.3.3Γ分布
2.3.4χ２分布
2.3.5T分布
2.3.6Rayleigh分布
2.3.7F分布
2.3.8泊松分布
2.3.9指数分布
2.3.10均匀分布
2.3.11二项分布
2.4多维随机变量及分布
2.4.1分布律
2.4.2相互独立性
2.4.3数字特征
2.5大数定律
2.6中心极限定理
2.7偏斜度与峰值
2.7.1偏斜度
2.7.2峰值
第3章统计估计
3.1点估计
3.1.1矩估计
3.1.2极大似然估计
3.1.3顺序统计量
3.1.4最小二乘法
3.1.5点估计的优良性准则
3.2区间估计
3.2.1区间估计简介
3.2.2区间估计的含义
3.2.3区间估计的基本思想
3.2.4区间估计的方法
3.2.5区间估计函数
3.3参数估计实例
3.4核密度估计
3.4.1核密度估计的概述
3.4.2核密度估计的形式
3.4.3带宽的选取
3.4.4核密度估计的MATLAB实现
3.5统计作图
3.5.1直方图
3.5.2频数表
3.5.3箱形图
3.5.4经验累加分布图
3.5.5误差条图
3.5.6交互等值线图
3.5.7散点图
3.5.8最小二乘拟合线
3.5.9正态概率图
3.5.10QQ图
3.5.11帕累托图
3.5.12频率直方图
第4章假设检验
4.1假设检验的简介
4.1.1基本思想
4.1.2基本方法
4.1.3基本步骤
4.1.4假设检验的p值
4.1.5假设检验与区间估计的关系
4.2正态总体参数的假设检验
4.2.1正态变量均值与方差的假设检验
4.2.2两个正态变量的均值与方差的比较
4.2.3非正态变量分布参数的检验
4.2.4变量分布形态检验
4.3其他检验
4.3.1秩和检验
4.3.2Wilcoxon符号检验
第5章方差分析
5.1概述
5.1.1基本原理
5.1.2必要性
5.1.3基本思想
5.1.4基本应用
5.1.5实例分析
5.2单因素方差分析
5.2.1统计模型
5.2.2分解偏差平方和
5.2.3假设检验
5.2.4多重比较
5.2.5效应与误差估计
5.2.6方差齐性检验
5.2.7单因子方差的MATLAB实现
5.3双因子方差分析
5.3.1无交互作用的双因素方差分析
5.3.2有交互作用的双因素方差分析
5.4多因素方差分析
第6章回归分析
6.1一元线性回归分析
6.1.1最小二乘估计
6.1.2检验回归系数
6.1.3误差估计
6.1.4回归式的注意事项
6.1.5一元线性回归的MATLAB实现
6.2多元线性回归分析
6.2.1回归模型及矩阵表示
6.2.2显著性检验
6.2.3β的最小二乘估计
6.2.4误差方差σ2的估计
6.2.5回归的预测
6.2.6多元回归的MATLAB实现
6.3非线性回归分析
6.3.1一元非线性回归分析
6.3.2多元非线性回归分析
6.3.3非线性回归分析的MATLAB实现
6.4逐步回归分析
6.4.1主要思想
6.4.2实现步骤
6.4.3逐步回归分析的MATLAB实现
6.5稳健回归分析
6.6广义回归分析
6.6.1三项构成要素
6.6.2广义线性模型与连续变量模型的关系
6.6.3广义线性模型的优点
6.6.4广义线性回归MATLAB实现
6.7岭回归
6.7.1基本原理
6.7.2岭回归缺点
6.7.3岭回归的MATLAB实现
第7章正交实验
7.1基本思想
7.2正交表
7.2.1“完全对”与“均衡搭配”
7.2.2正交表的定义与格式
7.2.3正交表的分类及特点
7.2.4正交表的性质
7.3无交互作用的正交实验
7.3.1实验方案设计
7.3.2极差分析
7.3.3方差分析
7.4交互作用正交实验
7.4.1交互作用的处理原则
7.4.2交互作用试验的MATLAB实现
第8章主成分分析
8.1主成分分析的概述
8.1.1主成分的特点
8.1.2基本原理
8.1.3样本主成分
8.2主成分分析的具体步骤
8.3主成分分析的计算步骤
8.4主成分分析的MATLAB实现
8.5主成分的综合应用
第9章因子分析
9.1因子分析的概述
9.1.1方法功用
9.1.2应用范围
9.1.3使用方法
9.1.4因子分析的优点
9.1.5因子分析的数学模型
9.2R型因子
9.2.1R型因子的几何说明
9.2.2R型因子的理论模式
9.2.3实测样本分析R型因子
9.3Q型因子分析
9.4目标因子分析
9.5因子分析的MATLAB实现
第10章判别分析
10.1判别分析概述
10.1.1判别分析的方法
10.1.2判别分析的应用
10.1.3判别分析的意义
10.2距离判别分析
10.3Fisher判别法
10.4Bayes判别法
10.4.1贝叶斯的发展史
10.4.2贝叶斯定理和贝叶斯公式
10.4.3贝叶斯判别方法
10.4.4贝叶斯分类模型
10.5逐步判别法
第11章聚类分析
11.1聚类分析概述
11.1.1聚类与分类的区别
11.1.2聚类分析的应用
11.2距离与相似系数
11.3一次形成法和逐步聚类法
11.3.1一次形成法
11.3.2逐步聚类法
11.4系统聚类法
11.5K�簿�值聚类法
11.5.1K�睲eans算法的原理
11.5.2K�睲eans算法的步骤
11.5.3K�睲eans算法的特点
11.5.4K�睲eans聚类的MATLAB实现
11.6模糊C�簿�值聚类
11.7减法聚类
11.8聚类分析的MATLAB实现
11.9聚类分析的应用
参考文献

前言/序言

　　MATLAB语言一直是国际科学界应用和影响最广泛的三大计算机数学语言之一。从某种意义上讲，在纯数学以外的领域中，MATLAB语言有着其他两种计算机数学语言——Mathematica和Maple无法比拟的优势和适用性。在很多领域，MATLAB语言是科学研究者首选的计算机数学语言。目前国内外关于MATLAB语言和应用书籍数以千计，但从其覆盖面和应用水平来说，往往难以满足日益增长的MATLAB语言使用者的要求。已出版的著作从涵盖面及深度与广度上缺乏高层次、全面系统介绍高等应用数学问题各个分支的计算机求解的书籍。
　　随着计算机的发展与普及，概率与数理统计已成为处理信息、进行决策的重要理论和方法。在科学研究中，用概率和数理统计方法从数据中获取信息和判别初步规律，往往成为重大科学发现的先导。概率与数理统计是数学方法与实际相结合，应用最为广泛、最为重要的方式之一。因此，现代科研人员和工程技术人员都应该掌握概率与数理统计的基础知识。同时概率与数理统计在自然科学、工程技术、管理科学及人文社会科学中得到越来越广泛和深入的应用，其研究的内容也随着科学技术和经济与社会的不断发展而逐步扩大。为了更好地满足高等学校培养高等技术应用型人才的需要，提高学生的基本素质和教学质量，解决高等学校“概率与数理统计”理论课与实践课相结合的问题，根据高等院校对数学教学的基本要求，应用数学与专业相融，基础数学为专业服务和以应用为目的，以必需、够用为度的基本原则，在多年从事高等教育教学实践的基础上，以MATLAB R2015b为平台编写了本书。
　　本书编写时力求做到以下几点。
　　(1) 数学软件命令的介绍符合学生的知识水平、浅显易理解。本书以新的MATLAB R2015b为平台，将数学理论与软件命令介绍有机地结合，使学生学会数学软件的使用方法，培养学生运用软件求解实际问题模型的能力。
　　(2) 注重思想方法介绍。在阐述某一概率统计方法时，有的从具体实例开始引出相关内容的背景，有的从概念上开始，以实例总结。
　　(3) 注重应用性。概率与数理统计是一门应用性很强的学科，其应用几乎遍及各个领域，成为解决实际问题的重要工具，因此，本书充实了许多应用性内容，以适应读者解决实际问题的需要。
　　(4) 重视MATLAB应用于概率与数理统计方法时的简单性、实用性和可操作性，就可得到计算与分析的结果。
　　本书主要介绍了概率与数理统计在各领域中的应用。全书共11章，各章的主要内容介绍如下。
　　第1章对MATLAB R2015b进行概述，主要包括MATLAB的功能及发展史、MATLAB R2015b开发环境、MATLAB的语言基础等内容。
　　第2章对概率与数理统计进行概述，主要包括概率论基础、随机变量与随机分布等内容。
　　第3章介绍统计估计，主要包括点估计、区间估计、核密度估计和统计作图等内容。
　　第4章介绍假设检验，主要包括正态总体参数的假设检验、其他检验等内容。
　　第5章介绍方差分析，主要包括对方差分析进行概述、单因素方差分析和双因子方差分析等内容。
　　第6章介绍回归分析，主要包括一元线性回归分析、多元线性回归分析、非线性回归分析和逐步回归分析等内容。
　　第7章介绍正交实验，主要包括正交表、无交互作用的正交实验和交互作用正交实验等内容。
　　第8章介绍主成分分析，主要包括主成分分析的概述、实现步骤及MATLAB实现等内容。
　　第9章介绍因子分析，主要包括因子分析的概述、R型因子、Q型因子分析和目标因子分析等内容。
　　第10章介绍判别分析，主要包括判别分析的概述、距离判别分析、Fisher判别法和Bayes判别法等内容。
　　第11章介绍聚类分析，主要包括聚类分析的概述、距离与相似系数、K均值聚类法和模糊C均值聚类等内容。
　　本书主要由邓奋发编写，此外参加编写的还有栾颖、周品、曾虹雁、邓俊辉、邓秀乾、邓耀隆、高泳崇、李嘉乐、李旭波、梁朗星、梁志成、刘超、刘泳、卢佳华、张棣华、张金林、钟东山、詹锦超、叶利辉、杨平和许兴杰。
　　本书在编写过程中，参考了大量的资料文献，在此对其作者表示感谢。本书可作为工科硕士研究生“应用概率与数理统计学”课程的基础教材、本科生相关专业的专业基础教材或实验教材，也可作为科研人员、工程技术人员的工具书或理论参考书。
　　由于我们水平有限，书中难免存在不足之外，敬请读者批评指正。
　　作者
　　2016年7月

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