內容介紹
《MATLAB 機率與數理統計》介紹機率與數理統計分析的基本概念、典型套用及使用MATLAB進行實際工程數據分析的基本方法和套用。《MATLAB 機率與數理統計》將機率與數理統計的分析方法與MATLAB軟體典型套用融為一體，既從理論上介紹了機率論與數理統計基礎、數據處理與統計作圖、統計估計、參數檢驗、方差分析、回歸分析與數據擬合、實驗設計及多元分析的基本原理及套用等內容，又詳細講解了使用MATLAB在各領域中處理工程數據的典型實例。作品目錄
第1章MATLAB軟體認識及編程基礎 11.1MATLAB軟體概述 1
1.1.1MATLAB的主要功能 1
1.1.2MATLAB的優勢 1
1.1.3MATLAB R2012a的新特點 2
1.1.4MATLAB的常用工具箱 3
1.2MATLAB的安裝及激活 4
1.3MATLAB的用戶界面 9
1.3.1MATLAB的啟動與退出 9
1.3.2MATLAB的組成 10
1.3.3工具列 14
1.3.4命令視窗 14
1.3.5工作空間視窗 16
1.3.6命令歷史視窗 17
1.3.7當前資料夾視窗 18
1.3.8M檔案編輯器/調試器視窗 19
1.3.9MATLAB的線上幫助 19
1.4運算符與變數 22
1.4.1運算符 23
1.4.2變數 24
1.5數據類型 27
1.5.1數值數據型 27
1.5.2複數 32
1.5.3無窮大數 34
1.5.4字元型數據 34
1.5.5邏輯型數據 35
1.6數組 36
1.6.1數組的創建 36
1.6.2多維數組的創建 37
1.6.3數組的運算 39
1.7元胞數組 41
1.7.1元胞數組的創建 42
1.7.2元胞數組的顯示 43
1.7.3元胞數組函式 45
1.8結構數組 46
1.8.1結構數組的創建 46
1.8.2結構數組函式 47
1.9稀疏矩陣 48
1.9.1稀疏矩陣的存儲 48
1.9.2稀疏矩陣的創建 49
1.9.3稀疏矩陣函式 52
1.10函式可視化 54
1.10.1繪製圖形的輔助操作 54
1.10.2視點控制和圖形的旋轉 56
1.10.3特殊坐標軸繪圖函式 59
1.10.4四維圖 64
第2章MATLAB機率論與數理統計基礎 69
2.1機率論基礎 69
2.1.1隨機事件與機率 69
2.1.2事件的獨立性 70
2.2變數及其機率分布 70
2.2.1隨機分布 71
2.2.2標準常態分配 72
2.2.3指數分布 73
2.2.4常態分配 75
2.2.5均勻分布 77
2.2.6二次項分布 78
2.2.7 分布 81
2.2.8Г分布 84
2.2.9F分布 85
2.2.10t分布 87
2.2.11幾何分布 88
2.2.12超幾何分布 90
2.2.13Beta分布 91
2.2.14泊松分布 92
2.2.15瑞利分布 95
2.3任意一元隨機分布 96
2.3.1離散分布隨機數 97
2.3.2連續分布隨機數 99
2.4多元隨機分布 103
2.5大數定理與中心極限定理 106
2.5.1大數定理 106
2.5.2中心極限定理 108
2.6統計量的數字特徵 109
2.6.1統計量 109
2.6.2數學期望與方均值 111
2.6.3數據比較 112
2.6.4方差與標準差 113
2.6.5和與積 116
2.6.6累積和累和 117
2.6.7協方差 118
2.6.8相關係數 119
2.6.9偏斜度與峰值 120
第3章數據處理與統計作圖 123
3.1數據的平滑處理 123
3.1.1smooth函式 123
3.1.2smoothts函式 126
3.1.3medfilt1函式 128
3.2數據標準化變換與極差變換 129
3.2.1數據標準化變換 129
3.2.2數據極差變換 132
3.3統計圖 134
3.3.1直方圖 135
3.3.2盒子圖 137
3.3.3誤差條圖 139
3.3.4最小二乘擬合直線 140
3.3.5帕累托圖 141
3.3.6QQ圖 142
3.3.7回歸殘差圖 143
3.3.8多項式擬合曲線 144
3.3.9參考線 145
3.3.10正態機率圖 146
3.3.11互動輪廓圖 147
3.3.12點的標籤 148
3.4統計工序管理圖 149
3.4.1工序能力指數 149
3.4.2工序能力圖 150
3.4.3指數加權滑動平均圖 151
3.4.4規定區間的常態分配密度圖 152
3.4.5標準差管理圖 153
3.4.6均值管理圖 154
3.5統計工具GUI 155
3.5.1分布工具箱的GUI使用 155
3.5.2多項式工具箱的GUI使用 157
3.5.3方差分析工具箱的GUI使用 159
第4章MATLAB統計估計 164
4.1參數的點估計 164
4.1.1矩估計法 164
4.1.2極大似然估計法 166
4.1.3估計量的性能分析 170
4.2區間估計 173
4.2.1區間估計的概念 174
4.2.2正態總體的區間估計 176
4.2.3單側置信區間 180
4.2.4區間估計的MATLAB函式 181
4.3核密度估計 186
4.3.1經驗密度估計 186
4.3.2核密度估計法及MATLAB實現 186
第5章MATLAB參數檢驗 193
5.1假設檢驗概論 193
5.2單個正態總體的假設檢驗 195
5.2.1總體均值的檢驗 195
5.2.2總體 方差 檢驗 203
5.3兩個正態總體的假設檢驗 206
5.3.1兩個正態總體均值的檢驗（t檢驗法） 207
5.3.2成對數據的比較（t檢驗法） 209
5.3.3兩個正態總體方差的檢驗（F檢驗法） 210
5.4分布檢驗 212
5.4.1 檢驗法 212
5.4.2Jarque-Bera檢驗 216
5.4.3Kolmogorov-Smirnov檢驗 218
5.4.4Lilliefors檢驗 220
5.4.5符號檢驗 223
5.4.6秩和檢驗 225
5.5非正態總體的參數檢驗 228
5.5.10-1分布參數p的檢驗 228
5.5.2泊松分布參數λ的檢驗 230
5.5.3指數分布參數θ的檢驗 232
5.5.4非正態總體大樣本的參數檢驗 234
第6章MATLAB方差分析 236
6.1方差分析概述 236
6.1.1方差分析的必要性 238
6.1.2方差分析的基本思想 239
6.2單因素方差分析 240
6.2.1單因素方差分析模型 240
6.2.2單因素方差分析的MATLAB實現 244
6.3雙因素方差分析 249
6.3.1雙因素無互動方差分析 249
6.3.2雙因素有互動方差分析 253
6.3.3雙因素方差分析的MATLAB實現 255
6.4多因素方差分析及MATLAB實現 260
6.5單因素多元方差分析 264
6.6非參數方差分析 267
6.6.1單因素非參數方差分析 267
6.6.2雙因素秩方差分析 270
第7章MATLAB回歸分析與數據擬合 274
7.1擬合 274
7.1.1曲線擬合 275
7.1.2非線性最小二乘擬合 276
7.2一元線性回歸分析 280
7.2.1一元線性回歸模型 280
7.2.2一元線性回歸係數估計 281
7.2.3一元線性回歸顯著性檢驗 283
7.2.4一元線性回歸的預測 285
7.3一元線性回歸分析的MATLAB實現 286
7.3.1多重線性或廣義線性回歸分析 286
7.3.2一元或多重線性回歸分析 288
7.3.3穩健回歸分析 290
7.4一元非線性回歸分析 293
7.4.1一元非線性回歸分析模型 293
7.4.2一元非線性回歸分析的MATLAB實現 294
7.5多元線性回歸分析 300
7.5.1多元線性回歸模型及矩陣表示 300
7.5.2多元線性回歸的係數估計 301
7.5.3多元線性回歸的顯著性檢驗 302
7.5.4多元線性回歸的預測 303
7.5.5多元線性回歸分析的MATLAB實現 304
7.6最優回歸方程的選擇 308
第8章MATLAB實驗設計 314
8.1實驗設計 314
8.1.1完全析因設計 314
8.1.2不完全析因分析 315
8.1.3D-最佳化設計 316
8.2正交實驗設計 323
8.2.1正交實驗的極差分析 323
8.2.2正交實驗的方差分析 328
第9章MATLAB多元分析 334
9.1聚類分析概述 335
9.2聚類分析 336
9.2.1系統聚類法 336
9.2.2系統聚類法的MATLAB函式及其實現 340
9.2.3K均值聚類法 351
9.2.4模糊C均值聚類法 355
9.2.5減法聚類法 361
9.3判別分析 363
9.3.1距離判別分析 363
9.3.2Fisher判別 369
9.4主成分分析 373
9.4.1主成分分析概述 374
9.4.2主成分分析的MATLAB實現 375
9.5校正分析 382
9.5.1單變數校正 382
9.5.2非線性校正 387
9.6因子分析 389
9.6.1Q型與R型因子分析 389
9.6.2目標因子分析 391
9.6.3因子分析的MATLAB實現 391
參考文獻 400
