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第1章MATLAB软件认识及编程基础1

1.1 MATLAB软件概述1

1.1.1 MATLAB的主要功能1

1.1.2 MATLAB的优势1

1.1.3 MATLAB R2012a的新特点2

1.1.4 MATLAB的常用工具箱3

1.2 MATLAB的安装及激活4

1.3 MATLAB的用户界面9

1.3.1 MATLAB的启动与退出9

1.3.2 MATLAB的组成10

1.3.3工具栏14

1.3.4命令窗口14

1.3.5工作空间窗口16

1.3.6命令历史窗口17

1.3.7当前文件夹窗口18

1.3.8 M文件编辑器/调试器窗口19

1.3.9 MATLAB的在线帮助19

1.4运算符与变量22

1.4.1运算符23

1.4.2变量24

1.5数据类型27

1.5.1数值数据型27

1.5.2复数32

1.5.3无穷大数34

1.5.4字符型数据34

1.5.5逻辑型数据35

1.6数组36

1.6.1数组的创建36

1.6.2多维数组的创建37

1.6.3数组的运算39

1.7元胞数组41

1.7.1元胞数组的创建42

1.7.2元胞数组的显示43

1.7.3元胞数组函数45

1.8结构数组46

1.8.1结构数组的创建46

1.8.2结构数组函数47

1.9稀疏矩阵48

1.9.1稀疏矩阵的存储48

1.9.2稀疏矩阵的创建49

1.9.3稀疏矩阵函数52

1.10函数可视化54

1.10.1绘制图形的辅助操作54

1.10.2视点控制和图形的旋转56

1.10.3特殊坐标轴绘图函数59

1.10.4四维图64

第2章MATLAB概率论与数理统计基础69

2.1概率论基础69

2.1.1随机事件与概率69

2.1.2事件的独立性70

2.2变量及其概率分布70

2.2.1随机分布71

2.2.2标准正态分布72

2.2.3指数分布73

2.2.4正态分布75

2.2.5均匀分布77

2.2.6二次项分布78

2.2.7 x2分布81

2.2.8 r分布84

2.2.9 F分布85

2.2.10 t分布87

2.2.11几何分布88

2.2.12超几何分布90

2.2.13 Beta分布91

2.2.14泊松分布92

2.2.15瑞利分布95

2.3任意一元随机分布96

2.3.1离散分布随机数97

2.3.2连续分布随机数99

2.4多元随机分布103

2.5大数定理与中心极限定理106

2.5.1大数定理106

2.5.2中心极限定理108

2.6统计量的数字特征109

2.6.1统计量109

2.6.2数学期望与方均值111

2.6.3数据比较112

2.6.4方差与标准差113

2.6.5和与积116

2.6.6累积和累和117

2.6.7协方差118

2.6.8相关系数119

2.6.9偏斜度与峰值120

第3章 数据处理与统计作图123

3.1数据的平滑处理123

3.1.1 smooth函数123

3.1.2 smoothts函数126

3.1.3 medfiltl函数128

3.2数据标准化变换与极差变换129

3.2.1数据标准化变换129

3.2.2数据极差变换132

3.3统计图134

3.3.1直方图135

3.3.2盒子图137

3.3.3误差条图139

3.3.4最小二乘拟合直线140

3.3.5帕累托图141

3.3.6 QQ图142

3.3.7回归残差图143

3.3.8多项式拟合曲线144

3.3.9参考线145

3.3.10正态概率图146

3.3.11交互轮廓图147

3.3.12点的标签148

3.4统计工序管理图149

3.4.1工序能力指数149

3.4.2工序能力图150

3.4.3指数加权滑动平均图151

3.4.4规定区间的正态分布密度图152

3.4.5标准差管理图153

3.4.6均值管理图154

3.5统计工具GUI155

3.5.1分布工具箱的GUI使用155

3.5.2多项式工具箱的GUI使用157

3.5.3方差分析工具箱的GUI使用159

第4章MATLAB统计估计164

4.1参数的点估计164

4.1.1矩估计法164

4.1.2极大似然估计法166

4.1.3估计量的性能分析170

4.2区间估计173

4.2.1区间估计的概念174

4.2.2正态总体的区间估计176

4.2.3单侧置信区间180

4.2.4区间估计的MATLAB函数181

4.3核密度估计186

4.3.1经验密度估计186

4.3.2核密度估计法及MATLAB实现186

第5章MATLAB参数检验193

5.1假设检验概论193

5.2单个正态总体的假设检验195

5.2.1总体均值的检验195

5.2.2总体N（μ，σ2）方差σ2检验203

5.3两个正态总体的假设检验206

5.3.1两个正态总体均值的检验（t检验法）207

5.3.2成对数据的比较（t检验法）209

5.3.3两个正态总体方差的检验（F检验法）210

5.4分布检验212

5.4.1 x2检验法212

5.4.2 Jarque-Bera检验216

5.4.3 Kolmogorov-Smimov检验218

5.4.4 Lilliefors检验220

5.4.5 符号检验223

5.4.6秩和检验225

5.5非正态总体的参数检验228

5.5.1 0-1分布参数P的检验228

5.5.2泊松分布参数λ的检验230

5.5.3指数分布参数θ的检验232

5.5.4非正态总体大样本的参数检验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单因素方差分析240

6.2.1单因素方差分析模型240

6.2.2单因素方差分析的MATLAB实现244

6.3双因素方差分析249

6.3.1双因素无交互方差分析249

6.3.2双因素有交互方差分析253

6.3.3双因素方差分析的MATLAB实现255

6.4多因素方差分析及MATLAB实现260

6.5单因素多元方差分析264

6.6非参数方差分析267

6.6.1单因素非参数方差分析267

6.6.2双因素秩方差分析270

第7章MATLAB回归分析与数据拟合274

7.1拟合274

7.1.1曲线拟合275

7.1.2非线性最小二乘拟合276

7.2一元线性回归分析280

7.2.1一元线性回归模型280

7.2.2一元线性回归系数估计281

7.2.3一元线性回归显著性检验283

7.2.4一元线性回归的预测285

7.3一元线性回归分析的MATLAB实现286

7.3.1多重线性或广义线性回归分析286

7.3.2一元或多重线性回归分析288

7.3.3稳健回归分析290

7.4一元非线性回归分析293

7.4.1一元非线性回归分析模型293

7.4.2一元非线性回归分析的MATLAB实现294

7.5多元线性回归分析300

7.5.1多元线性回归模型及矩阵表示300

7.5.2多元线性回归的系数估计301

7.5.3多元线性回归的显著性检验302

7.5.4多元线性回归的预测303

7.5.5多元线性回归分析的MATLAB实现304

7.6最优回归方程的选择308

第8章MATLAB实验设计314

8.1实验设计314

8.1.1完全析因设计314

8.1.2不完全析因分析315

8.1.3 D-优化设计316

8.2正交实验设计323

8.2.1正交实验的极差分析323

8.2.2正交实验的方差分析328

第9章MATLAB多元分析334

9.1聚类分析概述335

9.2聚类分析336

9.2.1系统聚类法336

9.2.2系统聚类法的MATLAB函数及其实现340

9.2.3 K均值聚类法351

9.2.4模糊C均值聚类法355

9.2.5减法聚类法361

9.3判别分析363

9.3.1距离判别分析363

9.3.2 Fisher判别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实现375

9.5校正分析382

9.5.1单变量校正382

9.5.2非线性校正387

9.6因子分析389

9.6.1 Q型与R型因子分析389

9.6.2目标因子分析391

9.6.3因子分析的MATLAB实现391

参考文献400