数理统计与MATLAB数据处理PDF电子书下载

第1章　MATLAB数据处理入门 1

1.1　数值矩阵的建立与基本操作 1

1.1.1　数值矩阵的建立 1

1.1.2　矩阵的基本操作 4

1.2　基本数学运算与常用函数 6

1.2.1　基本数学运算 6

1.2.2　统计数据处理常用的函数 12

1.3　数据图形化的常用指令与图形的简单修饰 16

1.3.1　数据图形化的常用指令 16

1.3.2　图形的简单修饰 18

1.4　运算流程的控制与指令集的函数化 22

1.4.1　运算流程的控制 22

1.4.2　指令集的函数化 24

1.4.3　M-文件的保护 26

习题1 26

第2章　统计分析的基本概念、工具与推理基础 28

2.1　变量与数据的基本概念 28

2.1.1　变量及其概率分布 28

2.1.2　变量的观测与数据 33

2.2　统计分析的基本工具 36

2.2.1　统计量 36

2.2.2　数据特征的度量及其MATLAB函数 37

2.3　统计分析的推理基础 38

2.3.1　常用的统计分布与a分位数 38

2.3.2　基于正态分布的常用抽样分布 45

2.3.3　顺序统计量的抽样分布 48

习题2 49

第3章　统计估计 50

3.1　变量分布形态的估计 50

3.1.1　频率分布表与频率直方图 50

3.1.2　经验分布函数 55

3.1.3　五数概括与box图 57

3.2　变量分布参数的估计 60

3.2.1　参数估计的方法 60

3.2.2　估计量的性能分析 66

3.2.3　估计误差的评价与控制 70

习题3 78

第4章　假设检验 81

4.1　假设检验概述 81

4.1.1　假设检验的思维逻辑 81

4.1.2　假设检验的基本步骤 83

4.1.3　检验的p值 85

4.1.4　假设检验中的两类错误与势函数 86

4.1.5　假设检验与区间估计的关系 88

4.2　变量分布参数的检验 90

4.2.1　正态变量均值与方差的假设检验 90

4.2.2　两个正态变量均值与方差的比较 93

4.2.3　非正态变量分布参数的检验 97

4.3　变量分布形态的检验 107

4.3.1　K.Pearson-Fisher检验 108

4.3.2　Колмогоров-Смирнов检验 119

4.3.3　正态性检验 123

习题4 128

第5章　方差分析 131

5.1　方差分析概述 131

5.2　单因子方差分析 133

5.2.1　单因子试验的统计模型及检验方法 133

5.2.2　效应与误差方差的估计 140

5.2.3　重复数相同的方差分析 142

5.2.4　多重比较 144

5.2.5　方差齐性检验 147

5.3　双因子方差分析 149

5.3.1　无交互作用的双因子方差分析 150

5.3.2　有交互作用的双因子方差分析 152

习题5 156

第6章　回归分析 161

6.1　一元线性回归分析 161

6.1.1　一元线性回归模型 161

6.1.2　模型参数的估计 163

6.1.3　回归方程的显著性检验 165

6.1.4　利用回归方程进行预测 166

6.1.5 目标函数可线性化的曲线回归分析 168

6.2　多元线性回归分析 172

6.2.1　多元线性回归模型 172

6.2.2　模型参数的估计 173

6.2.3　回归方程的显著性检验 174

6.2.4　利用回归方程进行预测 176

6.2.5　最优回归方程的选择 177

6.3　偏最小二乘回归分析 181

6.3.1　偏最小二乘回归方法的数据结构与建模思想 182

6.3.2　偏最小二乘回归方法的算法步骤 182

6.3.3　偏最小二乘回归方法的辅助分析 185

习题6 195

附录A　MATLAB的基本函数 201

附录B　MATLAB常用统计分析函数 209

附录C　正文中缺省的M-文件 224

参考文献 235