MATLAB數據分析方法（第2版）

定　價：￥39.00

作　者：	吳禮斌李柏年著；吳禮斌李柏年編
出版社：	機械工業(yè)出版社
叢編項：	普通高等院校計算機課程規(guī)劃教材
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787111558507	出版時間：	2017-02-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數：	240	字數：

內容簡介

　　數據分析方法就是解決大數據分析與應用的重要方法，已成為自然科學和社會科學各個學科研究者必備的知識。MATLAB是一套高性能的數值計算和可視化軟件，是實現數據分析與處理的有效工具。全書共分7章，主要內容包括：MATLAB軟件簡介，數據處理的基本方法、回歸模型、判別分析、主成分分析與典型相關分析、聚類分析、數據模擬方法、應用神經網絡進行模式識別和預測。此外，每章除了習題還安排了緊密聯(lián)系實際的綜合性、分析性實驗內容。

作者簡介

　　安徽財經大學統(tǒng)計與應用數學學院信息與計算科學系教授，曾任數據分析實驗室主任。主講課程：高等數學，經濟數學基礎，概率論與數理統(tǒng)計，線性代數，MATLAB數學建模與實驗，C語言程序設計，時間序列分析等。研究領域：數理統(tǒng)計，金融數據計量分析。

圖書目錄

目錄
前言
教學建議
第1章　MATLAB基礎1
　1.1　數據分析與MATLAB1
　　1.1.1　數據分析概述1
　　1.1.2　MATLAB在數據分析中的作用2
　1.2　MATLAB基礎概述3
　　1.2.1　MATLAB的影響3
　　1.2.2　MATLAB的特點與主要功能3
　　1.2.3　MATLAB主界面與常用窗口4
　　1.2.4　MATLAB的聯(lián)機幫助7
　　1.2.5　工具箱及其在線幫助8
　1.3　MATLAB基本語法10
　　1.3.1　數據類型10
　　1.3.2　操作符與運算符12
　　1.3.3　MATLAB命令函數14
　1.4　數組和矩陣運算14
　　1.4.1　數組的創(chuàng)建與運算14
　　1.4.2　矩陣的輸入與運算15
　1.5　M文件與編程20
　　1.5.1　M文件編輯/調試器窗口20
　　1.5.2　M文件21
　　1.5.3　控制語句的編程22
　1.6　MATLAB通用操作實例25
　習題128
第2章　數據描述性分析29
　2.1　基本統(tǒng)計量與數據可視化29
　　2.1.1　一維樣本數據的基本統(tǒng)計量29
　　2.1.2　多維樣本數據的統(tǒng)計量36
　　2.1.3　樣本數據可視化39
　2.2　數據分布及其檢驗45
　　2.2.1　一維數據的分布與檢驗45
　　2.2.2　多維數據的正態(tài)分布檢驗48
　2.3　數據變換52
　　2.3.1　數據屬性變換52
　　2.3.2　Box-Cox變換55
　　2.3.3　基于數據變換的綜合評價模型57
　習題259
　實驗1　數據統(tǒng)計量及其分布檢驗61
第3章　回歸分析63
　3.1　一元回歸模型63
　　3.1.1　一元線性回歸模型63
　　3.1.2　一元多項式回歸模型67
　　3.1.3　一元非線性回歸模型69
　　3.1.4　一元回歸建模實例76
　3.2　多元線性回歸模型79
　　3.2.1　多元線性回歸模型及其表示79
　　3.2.2　MATLAB的回歸分析命令82
　　3.2.3　多元線性回歸實例89
　3.3　逐步回歸92
　　3.3.1　最優(yōu)回歸方程的選擇92
　　3.3.2　引入變量和剔除變量的依據93
　　3.3.3　逐步回歸的MATLAB實現94
　3.4　回歸診斷96
　　3.4.1　異常點與強影響點診斷96
　　3.4.2　殘差分析100
　　3.4.3　多重共線性診斷102
　習題3106
　實驗2　多元線性回歸與逐步回歸110
第4章　判別分析111
　4.1　距離判別分析111
　　4.1.1　判別分析的概念111
　　4.1.2　距離的定義111
　　4.1.3　兩個總體的距離判別分析114
　　4.1.4　多個總體的距離判別分析119
　4.2　判別準則的評價121
　4.3　貝葉斯判別分析124
　　4.3.1　兩個總體的貝葉斯判別124
　　4.3.2　多個總體的貝葉斯判別128
　　4.3.3　平均誤判率130
　4.4　K近鄰判別與支持向量機135
　習題4141
　實驗3　距離判別與貝葉斯判別分析145
第5章　主成分分析與典型相關分析147
　5.1　主成分分析147
　　5.1.1　主成分分析的基本原理147
　　5.1.2　樣本主成分分析154
　5.2　主成分分析的應用158
　　5.2.1　主成分分析用于綜合評價158
　　5.2.2　主成分分析用于分類161
　　5.2.3　主成分分析用于信號分離163
　5.3　典型相關分析166
　　5.3.1　典型相關分析的基本原理166
　　5.3.2　樣本的典型變量與典型相關系數169
　　5.3.3　典型相關系數的顯著性檢驗170
　　5.3.4　典型相關分析實例172
　5.4　趨勢性與屬性相關分析應用實例177
　　5.4.1　Cox-Stuart趨勢檢驗177
　　5.4.2　屬性數據分析178
　習題5180
　實驗4　主成分分析與典型相關分析184
第6章　聚類分析187
　6.1　距離聚類187
　　6.1.1　聚類的思想187
　　6.1.2　樣品間的距離188
　　6.1.3　變量間的相似系數190
　　6.1.4　類間距離與遞推公式192
　6.2　譜系聚類193
　　6.2.1　譜系聚類的思想193
　　6.2.2　譜系聚類的步驟194
　　6.2.3　譜系聚類的MATLAB實現196
　6.3　K均值聚類200
　　6.3.1　K均值聚類的思想200
　　6.3.2　K均值聚類的步驟200
　　6.3.3　K均值聚類的MATLAB實現201
　6.4　模糊均值聚類203
　　6.4.1　模糊C均值聚類203
　　6.4.2　模糊減法聚類205
　6.5　聚類的有效性207
　　6.5.1　譜系聚類的有效性207
　　6.5.2　K均值聚類的有效性209
　　6.5.3　模糊聚類的有效性211
　習題6212
　實驗5　聚類方法與聚類有效性215
第7章　數值模擬分析217
　7.1　蒙特卡羅方法與應用217
　　7.1.1　蒙特卡羅方法的基本思想217
　　7.1.2　隨機數的產生與MATLAB的偽隨機數218
　　7.1.3　蒙特卡羅方法應用實例219
　7.2　BP神經網絡及應用227
　　7.2.1　人工神經元及人工神經元網絡227
　　7.2.2　BP神經網絡228
　　7.2.3　MATLAB神經網絡工具箱230
　　7.2.4　BP神經網絡應用實例232
　習題7239
　實驗6　數值模擬240
參考文獻241