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MATLAB R2015b概率論與數理統計 版權信息
- ISBN：9787302453529
- 條形碼：9787302453529 ; 978-7-302-45352-9
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
MATLAB R2015b概率論與數理統計 本書特色
本書以MATLAB R2015b為平臺進行編寫，以概率與數理統計學為主線、MATLAB為輔助工具有機結合進行講述，實用性非常強，實現的方法也很多，主要包括MATLAB計算基礎、概率與數理統計學基礎、統計估計、假設檢驗、方差分析、回歸分析、正交實驗、主成分分析、因子分析、判別分析和聚類分析等內容。 本書側重于概率與數理統計學的MATLAB實現，并精選大量的概率與數理統計應用實例，通過實例分析來求解，做到理論與實踐相結合。 本書可作為工科碩士研究生“應用概率與數理統計學”課程的基礎教材、本科生相關專業的專業基礎教材或實驗教材，也可作為科研人員、工程技術人員的工具書或理論參考書。
MATLAB R2015b概率論與數理統計 內容簡介
MATLAB R2015b概率與數理統計（精通MATLAB）是“精通MATLAB”叢書之一，全書基于MATLAB R2015a平臺，以概率與數理統計學為主線、MATLAB為輔助工具有機結合進行講述，實用性非常強，實現的方法也很多。作者還將理論與實踐相交融，結合實際工作中的開發經驗、心得體會，而且精心編寫了170多個MATLAB概率與數理統計應用典型實例，供讀者學習、開發時參考。本書提供所有程序源代碼。“精通MATLAB”相關書目如下：（1）MATLAB 8.X實戰指南(R2014a中文版）（2）數字圖像處理高級應用——基于MATLAB和CUDA的實現（3）MATLAB通信系統建模與仿真（4）MATLAB R2015a數字圖像處理（5）MATLAB R2015b數學建模（6）MATLAB R2015a小波分析（7）MATLAB R2015b神經網絡技術（8）MATLAB R2015b*化計算（9）MATLAB R2015b概率與數理統計
MATLAB R2015b概率論與數理統計 目錄
目錄
第1章MATLAB R2015b概述
1.1MATLAB的功能及發展史
1.1.1MATLAB的功能
1.1.2MATLAB的優點
1.1.3MATLAB的發展史
1.1.4MATLAB R2015b新功能
1.2MATLAB R2015b開發環境
1.2.1MATLAB R2015b的安裝
1.2.2MATLAB的集成環境
1.3MATLAB的語言基礎
1.3.1MATLAB的數值
1.3.2MATLAB的變量
1.3.3MATLAB數組
1.3.4基本數值類型
1.3.5字符類型
1.3.6函數句柄
1.3.7結構體和元胞數組
1.3.8運算符
1.4MATLAB流程控制
1.4.1選擇結構
1.4.2循環結構
1.5M文件
1.5.1M腳本文件
1.5.2M函數文件
1.5.3M文件技巧
第2章概率與數理統計概述
2.1概率論基礎
2.1.1隨機事件與概率
2.1.2概率論的產生
2.1.3概率論的發展
2.1.4概率論的內容
2.1.5數理統計的內容
2.1.6事件的獨立性
2.2隨機變量
2.2.1連續型隨機變量
2.2.2離散型隨機變量
2.2.3隨機變量的分布函數
2.3隨機分布
2.3.1正態分布
2.3.2標準正態分布
2.3.3Γ分布
2.3.4χ２分布
2.3.5T分布
2.3.6Rayleigh分布
2.3.7F分布
2.3.8泊松分布
2.3.9指數分布
2.3.10均勻分布
2.3.11二項分布
2.4多維隨機變量及分布
2.4.1分布律
2.4.2相互獨立性
2.4.3數字特征
2.5大數定律
2.6中心極限定理
2.7偏斜度與峰值
2.7.1偏斜度
2.7.2峰值
第3章統計估計
3.1點估計
3.1.1矩估計
3.1.2極大似然估計
3.1.3順序統計量
3.1.4*小二乘法
3.1.5點估計的優良性準則
3.2區間估計
3.2.1區間估計簡介
3.2.2區間估計的含義
3.2.3區間估計的基本思想
3.2.4區間估計的方法
3.2.5區間估計函數
3.3參數估計實例
3.4核密度估計
3.4.1核密度估計的概述
3.4.2核密度估計的形式
3.4.3帶寬的選取
3.4.4核密度估計的MATLAB實現
3.5統計作圖
3.5.1直方圖
3.5.2頻數表
3.5.3箱形圖
3.5.4經驗累加分布圖
3.5.5誤差條圖
3.5.6交互等值線圖
3.5.7散點圖
3.5.8*小二乘擬合線
3.5.9正態概率圖
3.5.10QQ圖
3.5.11帕累托圖
3.5.12頻率直方圖
第4章假設檢驗
4.1假設檢驗的簡介
4.1.1基本思想
4.1.2基本方法
4.1.3基本步驟
4.1.4假設檢驗的p值
4.1.5假設檢驗與區間估計的關系
4.2正態總體參數的假設檢驗
4.2.1正態變量均值與方差的假設檢驗
4.2.2兩個正態變量的均值與方差的比較
4.2.3非正態變量分布參數的檢驗
4.2.4變量分布形態檢驗
4.3其他檢驗
4.3.1秩和檢驗
4.3.2Wilcoxon符號檢驗
第5章方差分析
5.1概述
5.1.1基本原理
5.1.2必要性
5.1.3基本思想
5.1.4基本應用
5.1.5實例分析
5.2單因素方差分析
5.2.1統計模型
5.2.2分解偏差平方和
5.2.3假設檢驗
5.2.4多重比較
5.2.5效應與誤差估計
5.2.6方差齊性檢驗
5.2.7單因子方差的MATLAB實現
5.3雙因子方差分析
5.3.1無交互作用的雙因素方差分析
5.3.2有交互作用的雙因素方差分析
5.4多因素方差分析
第6章回歸分析
6.1一元線性回歸分析
6.1.1*小二乘估計
6.1.2檢驗回歸系數
6.1.3誤差估計
6.1.4回歸式的注意事項
6.1.5一元線性回歸的MATLAB實現
6.2多元線性回歸分析
6.2.1回歸模型及矩陣表示
6.2.2顯著性檢驗
6.2.3β的*小二乘估計
6.2.4誤差方差σ2的估計
6.2.5回歸的預測
6.2.6多元回歸的MATLAB實現
6.3非線性回歸分析
6.3.1一元非線性回歸分析
6.3.2多元非線性回歸分析
6.3.3非線性回歸分析的MATLAB實現
6.4逐步回歸分析
6.4.1主要思想
6.4.2實現步驟
6.4.3逐步回歸分析的MATLAB實現
6.5穩健回歸分析
6.6廣義回歸分析
6.6.1三項構成要素
6.6.2廣義線性模型與連續變量模型的關系
6.6.3廣義線性模型的優點
6.6.4廣義線性回歸MATLAB實現
6.7嶺回歸
6.7.1基本原理
6.7.2嶺回歸缺點
6.7.3嶺回歸的MATLAB實現
第7章正交實驗
7.1基本思想
7.2正交表
7.2.1“完全對”與“均衡搭配”
7.2.2正交表的定義與格式
7.2.3正交表的分類及特點
7.2.4正交表的性質
7.3無交互作用的正交實驗
7.3.1實驗方案設計
7.3.2極差分析
7.3.3方差分析
7.4交互作用正交實驗
7.4.1交互作用的處理原則
7.4.2交互作用試驗的MATLAB實現
第8章主成分分析
8.1主成分分析的概述
8.1.1主成分的特點
8.1.2基本原理
8.1.3樣本主成分
8.2主成分分析的具體步驟
8.3主成分分析的計算步驟
8.4主成分分析的MATLAB實現
8.5主成分的綜合應用
第9章因子分析
9.1因子分析的概述
9.1.1方法功用
9.1.2應用范圍
9.1.3使用方法
9.1.4因子分析的優點
9.1.5因子分析的數學模型
9.2R型因子
9.2.1R型因子的幾何說明
9.2.2R型因子的理論模式
9.2.3實測樣本分析R型因子
9.3Q型因子分析
9.4目標因子分析
9.5因子分析的MATLAB實現
第10章判別分析
10.1判別分析概述
10.1.1判別分析的方法
10.1.2判別分析的應用
10.1.3判別分析的意義
10.2距離判別分析
10.3Fisher判別法
10.4Bayes判別法
10.4.1貝葉斯的發展史
10.4.2貝葉斯定理和貝葉斯公式
10.4.3貝葉斯判別方法
10.4.4貝葉斯分類模型
10.5逐步判別法
第11章聚類分析
11.1聚類分析概述
11.1.1聚類與分類的區別
11.1.2聚類分析的應用
11.2距離與相似系數
11.3一次形成法和逐步聚類法
11.3.1一次形成法
11.3.2逐步聚類法
11.4系統聚類法
11.5K均值聚類法
11.5.1KMeans算法的原理
11.5.2KMeans算法的步驟
11.5.3KMeans算法的特點
11.5.4KMeans聚類的MATLAB實現
11.6模糊C均值聚類
11.7減法聚類
11.8聚類分析的MATLAB實現
11.9聚類分析的應用
參考文獻
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