1MATLAB的资料基础 1
1.1 MATLAB的主要功能 2
1.1.1 MATLAB简介 2
1.1.2 MATLAB的资料及数值分析 4
1.1.3 MATLAB矩阵的建立及基本操作 19
1.1.4 符号运算 23
1.1.5 MATLAB的绘图功能 25
1.1.6 MATLAB资料类型及输出输入 38
1.2 MATLAB的程式 42
1.2.1 关系及逻辑运算 42
1.2.2 M函数档案 43
1.2.3 M档案 45
1.2.4 程式控制语句 45
1.2.5 编写程式要点 50
2机率与数理统计基本概念 51
2.1 随机事件及其机率 52
2.1.1 随机事件 52
2.1.2 机率 53
2.1.3 排列与组合 58
2.1.4 古典机率 60
2.2 事件及运算 63
2.3 条件机率与事件的独立性 70
2.3.1 条件机率 70
2.3.2 乘法公式 71
2.3.3 独立性 72
2.4 机率空间 76
2.4.1 基本概念 76
2.4.2 机率空间 77
2.5 总体样本 83
2.5.1 总体与样本的基础 83
2.5.2 分布定理 85
2.6 统计量与抽样分布 86
2.6.1 统计量 86
2.6.2 经验分布函数 87
2.6.3 x2分布 90
2.6.4 t分布 94
2.6.5 F分布 94
2.6.6 超几何分布 95
2.6.7 常态分布 96
2.6.8 常态总体的样本均值与样本方差的分布 99
2.6.9 机率密度函数对比——直方图估计法 105
2.7 统计检验 108
2.7.1 统计检验的基本原理 108
2.7.2 异常值检验 109
2.7.3 方差检验 111
2.7.4 分布拟合检验 112
3多维随机变数 117
3.1 二维随机变数 118
3.1.1 二维随机变数的定义 118
3.1.2 离散型随机向量 118
3.1.3 连续型随机向量 120
3.1.4 随机向量的均匀分布 121
3.2 随机向量的分布 124
3.2.1 边缘分布 124
3.2.2 条件分布 130
3.2.3 二维常态分布 134
3.3 随机向量函数的分布 135
3.3.1 二维随机向量函数的概念 135
3.3.2 函数分布 136
3.4 二维随机向量的数字特徵 141
3.4.1 数学期望值 141
3.4.2 边缘分布的期望与方差 142
3.4.3 协方差 143
3.4.4 相关系数 145
3.4.5 矩与协方差矩阵 147
3.5 大数定律与中心极限定理 152
3.5.1 切比雪夫（Chebyshev）不等式 152
3.5.2 大数定律 153
3.5.3 中心极限定理 160
4统计估计及统计特徵 167
4.1 统计图的绘制 168
4.1.1 盒状图 168
4.1.2 分布图 170
4.1.3 散度图 177
4.2 变数分布估计 179
4.2.1 频率分布表与频率直方图 179
4.2.2 五数概括与盒状图 185
4.3 参数的点估计 189
4.3.1 矩估计法 189
4.3.2 极大似然估计法 190
4.3.3 估计量的性能分析 197
4.4 区间估计 201
4.4.1 区间估计的概念 201
4.4.2 单常态总体参数的区间估计 205
4.4.3 单侧置信区间 208
4.5 机率分布的统计特徵 210
4.5.1 机率密度和累积分布密度 210
4.5.2 机率分布的均值和方差 211
5统计检验方法——假设检验 215
5.1 假设检验概述 216
5.1.1 假设检验的逻辑 216
5.1.2 假设检验的步骤 218
5.1.3 检验的p值 220
5.1.4 假设检验错误与势函数 223
5.1.5 假设检验与区间估计的关系 225
5.2 单常态总体的假设检验 227
5.2.1 总体均值的检验 227
5.2.2 总体N（μ，σ2）方差σ2的检验 235
5.3 两常态总体参数的假设检验 238
5.3.1 方差未知但相等时两个常态总体均值的检验 238
5.3.2 两个常态总体方差齐性（相等）的检验 242
5.4 非常态总体参数的假设检验 244
5.5 变数分布形态的检验 246
5.5.1 x2拟合优度检验 247
5.5.2 KLJIMOROPOB-CMHPHOB检验 257
5.5.3 常态性检验 261
5.5.4 符号检验法 268
5.5.5 秩和检验法 269
6方差分析及曲线拟合 271
6.1 方差分析的相关概念 272
6.1.1 基本概念 272
6.1.2 方差分析的必要性 272
6.1.3 方差分析的基本想法 274
6.2 单因素方差分析 275
6.2.1 单因素统计模型及检验方法 275
6.2.2 效应与误差方差的估计 283
6.2.3 重复数相同的方差分析 285
6.2.4 多重比较 289
6.2.5 方差齐性检验 292
6.3 双因素方差分析 295
6.3.1 双因素无重复实验的方差分析 295
6.3.2 双因素重复实验的方差分析 298
6.3.3 多因素方差分析 301
6.4 资料曲线拟合 305
6.4.1 多项式拟合 305
6.4.2 连分式展开及连分式的有理近似 307
6.4.3 有理式拟合 311
6.4.4 函数线性组合的曲线拟合方法 314
6.4.5 最小二乘曲线拟合 317
6.5 二次响应曲面模型 321
7回归分析 325
7.1 一元线性回归分析 326
7.1.1 一元线性回归分析的基本定义 326
7.1.2 未知参数估计 326
7.1.3 回归方程的显著性检验 329
7.1.4 利用回归方程进行预测 335
7.1.5 一元非线性回归模型 337
7.2 多元线性回归分析 341
7.2.1 多元线性回归分析的基本定义 341
7.2.2 矩阵表示法 342
7.2.3 未知参数估计 343
7.2.4 误差方差σ2的估计 344
7.2.5 有关的统计推断 345
7.3 偏最小二乘回归分析 361
7.3.1 偏最小二乘回归方法的资料结构与建模思想 361
7.3.2 偏最小二乘回归方法的演算法步骤 362
7.3.3 偏最小二乘回归方法的辅助分析 365
8多元统计分析 373
8.1 引言 374
8.2 因素分析 376
8.2.1 因素分析的理论介绍 376
8.2.2 因素分析的函数介绍 377
8.2.3 因素分析的应用示例分析 380
8.3 聚类分析 383
8.3.1 聚类分析的理论介绍 383
8.3.2 聚类分析的函数介绍 385
8.3.3 聚类分析的应用示例分析 391
8.4 正交实验设计分析 394
8.4.1 正交表分析 395
8.4.2 不考虑交互作用正交实验设计的基本程式分析 401
8.4.3 正交实验设计分析的应用示例分析 414
8.5 多元方差分析 420
8.5.1 多元方差分析的理论介绍 420
8.5.2 多元方差分析的函数介绍 420
8.5.3 多元方差分析的应用示例分析 424
8.6 判别分析 425
8.6.1 判别分析概述 425
8.6.2 马氏距离 428
8.6.3 多图形平均法 431
8.7 实验设计分析 433
8.7.1 实验设计分析的理论介绍 433
8.7.2 实验设计分析的函数介绍 434
8.7.3 实验设计分析的应用示例分析 436
9隐藏式马可夫模型及统计工具箱的示范程式 443
9.1 隐藏式马可夫模型 444
9.1.1 基本理论 444
9.1.2 相关函数介绍 449
9.1.3 H M M在语音识别中的应用 457
9.2 示范程式 462
9.2.1 aoctool函数 462
9.2.2 disttool函数 467
9.2.3 polytool函数 468
9.2.4 randtool函数 471
9.2.5 robustdemo函数 472
9.2.6 rsmdemo函数 473
附录 477
附录A 标准常态分布函数表 478
附录B x2分布上侧分位点表 482
附录C t分布上侧分位点表 486
参考文献 489