MATLAB数据分析方法的基本信息

1. MATLAB数据分析方法的基本信息

数据分析是用适当的统计方法对各种数据加以详细研究和概括总结的过程，已成为当代自然科学和社会科学各个学科研究者必备的知识。matlab是一套高性能的数值计算和可视化软件，是实现数据分析与处理的有效工具。本书介绍数据分析的基本内容与方法，应用matlab软件既面向对象又面向过程地编写实际数据分析程序。全书共分7章，主要内容包括：matlab基础、数据描述性分析、回归分析、判别分析、主成分分析与典型相关分析、聚类分析、数值模拟分析。每章末精心编写习题供读者练习，此外每章还安排了紧密联系实际的综合性、分析性实验内容。《matlab数据分析方法》适用于计算机科学与技术、信息与计算科学、统计学等专业的本科生，还可作为相关专业本科生选修课程教材，并可供硕士研究生以及科技工作者参考。

2. MATLAB数值分析与应用的介绍

《MATLAB数值分析与应用（第2版）》以最新版MATLAB为平台，介绍了数值分析与图形可视化。内容涉及MATLAB介绍、数值分析的数学基础、数值分析在工程、科学和数学问题中的应用以及MATLAB绘图等内容。

3. MATLAB数值分析的介绍

《MATLAB数值分析》以最新版MATLAB为平台，介绍了数值分析方法与图形可视化。全书共分9章，第1、2章讲解了MATLAB基础知识，第3～9章分别讲解了误差、插值法与曲线拟合、线性方程组的数值解法、非线性方程求解、数值微分与数值积分、矩阵特征值计算和常微分方程的数值解。MATLAB以其独特的魅力，改变了传统数值分析的编程观念，从而成为实现上述目标的有利工具。 《MATLAB数值分析》可作为理工科各专业本科生、研究生以及应用MATLAB的相关科技人员学习MATLAB数值分析、建模、仿真的教材或参考书。

4. MATLAB数据分析方法 判别分析 matlab

数据分析是用适当的统计方法对各种数据加以详细研究和概括总结的过程，已成为当代自然科学和社会科学各个学科研究者必备的知识。matlab是一套高性能的数值计算和可视化软件，是实现数据分析与处理的有效工具。本书介绍数据分析的基本内容与方法，应用matlab软件既面向对象又面向过程地编写实际数据分析程序。全书共分7章，主要内容包括：matlab基础、数据描述性分析、回归分析、判别分析、主成分分析与典型相关分析、聚类分析、数值模拟分析。
每章末精心编写习题供读者练习，此外每章还安排了紧密联系实际的综合性、分析性实验内容。
《matlab数据分析方法》适用于计算机科学与技术、信息与计算科学、统计学等专业的本科生，还可作为相关专业本科生选修课程教材，并可供硕士研究生以及科技工作者参考。

5. MATLAB数值分析与应用的内容简介

《MATLAB数值分析与应用(第2版)》重点讲述数值分析的思想和原理并图示其结果，尽可能避免过深的数学理论和过于繁杂的算法细节，有助于读者更有效地利用MATLAB的超强功能，来处理科学计算问题。《MATLAB数值分析与应用(第2版)》可作为各科学和工程专业本科生或研究生“数值分析”课程的教材或参考书，也可作为科技人员和计算机爱好者使用MATLAB的参考工具书。

6. MATLAB数据分析方法的目录

《matlab数据分析方法》前言教学建议第1章matlab基础11.1数据分析与matlab11.1.1数据分析概述11.1.2matlab在数据分析中的位置和作用31.2matlab简介31.2.1matlab的特点31.2.2matlab 7.0界面41.2.3matlab的联机帮助101.3变量与函数111.3.1常量与变量111.3.2函数131.4矩阵及其运算141.4.1操作符与运算符141.4.2矩阵的输入与运算151.4.3数组的输入与运算181.5m文件与编程191.5.1m文件编辑/调试器窗口19.1.5.2m文件201.5.3控制语句的编程211.6matlab通用操作实例22习题125第2章数据描述性分析262.1基本统计量与数据可视化262.1.1样本数据的基本统计量262.1.2样本数据可视化322.2数据分布及检验362.2.1一元数据分布检验362.2.2多维数据的特征值与分布检验382.3数据变换442.3.1数据属性变换442.3.2box-cox变换462.3.3基于数据变换的综合评价模型48习题250实验1数据统计量及其分布检验51第3章回归分析533.1一元回归模型533.1.1一元线性回归模型533.1.2一元非线性回归模型573.1.3一元回归建模实例623.2多元线性回归模型663.2.1多元线性回归模型及其表示663.2.2matlab的回归分析命令673.2.3多元线性回归实例733.3逐步回归753.3.1最优回归方程的选择753.3.2逐步回归的matlab方法77习题378实验2多元线性回归与逐步回归80第4章判别分析814.1距离判别分析814.1.1判别分析的概念814.1.2距离的定义824.1.3两总体的距离判别分析834.1.4多个总体的距离判别分析874.2判别准则的评价894.3贝叶斯判别分析914.3.1两总体的贝叶斯判别924.3.2多个总体的贝叶斯判别954.3.3平均误判率97习题4101实验3距离判别与贝叶斯判别分析103第5章主成分分析与典型相关分析1055.1主成分分析1055.1.1主成分分析的基本原理1055.1.2样本主成分分析1105.2主成分分析的应用1145.2.1主成分分析用于综合评价1145.2.2主成分分析用于分类1165.2.3主成分分析用于信号分离1205.3典型相关分析1225.3.1典型相关分析的基本原理1225.3.2样本的典型变量与典型相关系数1255.3.3典型相关系数的显著性检验1265.3.4典型相关分析实例128习题5131实验4主成分分析与典型相关分析133第6章聚类分析1366.1距离聚类1366.1.1聚类的思想1366.1.2向量的距离1376.1.3类间距离与递推公式1406.2谱系聚类与k均值聚类1416.2.1谱系聚类1416.2.2k均值聚类1476.3模糊均值聚类1516.3.1模糊c均值聚类1516.3.2模糊减法聚类1536.4聚类的有效性1546.4.1谱系聚类的有效性1546.4.2模糊聚类的有效性156习题6157实验5聚类方法与聚类有效性158第7章数值模拟分析1607.1蒙特卡罗方法与应用1607.1.1蒙特卡罗方法的基本思想1607.1.2随机数的产生与matlab的伪随机数1617.1.3蒙特卡罗方法应用实例1627.2bp神经网络及应用1697.2.1人工神经元及人工神经元网络1697.2.2bp神经网络1707.2.3matlab神经网络工具箱1727.2.4bp神经网络应用实例174习题7178实验6数值模拟179附录瑞士银行纸币（swiss bank notes）182参考文献188

7. MATLAB数理统计分析的介绍

《MATLAB数理统计分析》结合数据统计概念、理论和应用，以MATLAB为平台，介绍了统计工具箱中的概率分布、估计、假设检验、多变量统计、聚类分析、实验设计、线性和非线性模型以及在数理统计中的应用等内容本书重点是运用MATLAB统计工具箱介绍统计分析研究中的各种概念、理论、方法、算法及其实现。书中列举了作者总结的应用实例。

8. 数理统计与MATLAB工程数据分析的介绍

《数理统计与MATLAB工程数据分析》一书介绍了数理统计的基本原理、典型应用，以及使用MATLAB进行实际工程数据分析的基本方法。该书将统计分析方法与快速实现工程数据处理的应用软件工具融为一体，既从理论层面上介绍了假设检验、方差分析、回归分析、正交实验设计、判别分析等常用统计分析方法的基本原理和应用，同时又在配书盘中给出了快速实现工程数据处理的MATIAB应用程序库，包括书中所有例题的MATLAB实现程序、可执行文件等。读者可以直接使用这些程序进行数据计算，还可以通过研究和学习相应的源程序代码来学会使用MATLAB。