MATLAB R2015b概率与数理统计/精通MATLAB pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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邓奋发 著

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• 精通MATLAB
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• 科学计算
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出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302453529

版次：1

商品编码：12093204

包装：平装

开本：16开

出版时间：2016-12-01

用纸：胶版纸

页数：380

字数：600000

内容简介

　　MATLAB R2015b概率与数理统计（精通MATLAB）以MATLAB R2015b为平台进行编写，以概率与数理统计学为主线、MATLAB为辅助工具有机结合进行讲述，实用性非常强，实现的方法也很多，主要包括MATLAB计算基础、概率与数理统计学基础、统计估计、假设检验、方差分析、回归分析、正交实验、主成分分析、因子分析、判别分析和聚类分析等内容。
　　本书侧重于概率与数理统计学的MATLAB实现，并精选大量的概率与数理统计应用实例，通过实例分析来求解，做到理论与实践相结合。
　　本书可作为工科硕士研究生“应用概率与数理统计学”课程的基础教材、本科生相关专业的专业基础教材或实验教材，也可作为科研人员、工程技术人员的工具书或理论参考书。

内页插图

目录

第1章MATLAB R2015b概述
1.1MATLAB的功能及发展史
1.1.1MATLAB的功能
1.1.2MATLAB的优点
1.1.3MATLAB的发展史
1.1.4MATLAB R2015b新功能
1.2MATLAB R2015b开发环境
1.2.1MATLAB R2015b的安装
1.2.2MATLAB的集成环境
1.3MATLAB的语言基础
1.3.1MATLAB的数值
1.3.2MATLAB的变量
1.3.3MATLAB数组
1.3.4基本数值类型
1.3.5字符类型
1.3.6函数句柄
1.3.7结构体和元胞数组
1.3.8运算符
1.4MATLAB流程控制
1.4.1选择结构
1.4.2循环结构
1.5M文件
1.5.1M脚本文件
1.5.2M函数文件
1.5.3M文件技巧
第2章概率与数理统计概述
2.1概率论基础
2.1.1随机事件与概率
2.1.2概率论的产生
2.1.3概率论的发展
2.1.4概率论的内容
2.1.5数理统计的内容
2.1.6事件的独立性
2.2随机变量
2.2.1连续型随机变量
2.2.2离散型随机变量
2.2.3随机变量的分布函数
2.3随机分布
2.3.1正态分布
2.3.2标准正态分布
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指数分布
2.3.10均匀分布
2.3.11二项分布
2.4多维随机变量及分布
2.4.1分布律
2.4.2相互独立性
2.4.3数字特征
2.5大数定律
2.6中心极限定理
2.7偏斜度与峰值
2.7.1偏斜度
2.7.2峰值
第3章统计估计
3.1点估计
3.1.1矩估计
3.1.2极大似然估计
3.1.3顺序统计量
3.1.4最小二乘法
3.1.5点估计的优良性准则
3.2区间估计
3.2.1区间估计简介
3.2.2区间估计的含义
3.2.3区间估计的基本思想
3.2.4区间估计的方法
3.2.5区间估计函数
3.3参数估计实例
3.4核密度估计
3.4.1核密度估计的概述
3.4.2核密度估计的形式
3.4.3带宽的选取
3.4.4核密度估计的MATLAB实现
3.5统计作图
3.5.1直方图
3.5.2频数表
3.5.3箱形图
3.5.4经验累加分布图
3.5.5误差条图
3.5.6交互等值线图
3.5.7散点图
3.5.8最小二乘拟合线
3.5.9正态概率图
3.5.10QQ图
3.5.11帕累托图
3.5.12频率直方图
第4章假设检验
4.1假设检验的简介
4.1.1基本思想
4.1.2基本方法
4.1.3基本步骤
4.1.4假设检验的p值
4.1.5假设检验与区间估计的关系
4.2正态总体参数的假设检验
4.2.1正态变量均值与方差的假设检验
4.2.2两个正态变量的均值与方差的比较
4.2.3非正态变量分布参数的检验
4.2.4变量分布形态检验
4.3其他检验
4.3.1秩和检验
4.3.2Wilcoxon符号检验
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基本应用
5.1.5实例分析
5.2单因素方差分析
5.2.1统计模型
5.2.2分解偏差平方和
5.2.3假设检验
5.2.4多重比较
5.2.5效应与误差估计
5.2.6方差齐性检验
5.2.7单因子方差的MATLAB实现
5.3双因子方差分析
5.3.1无交互作用的双因素方差分析
5.3.2有交互作用的双因素方差分析
5.4多因素方差分析
第6章回归分析
6.1一元线性回归分析
6.1.1最小二乘估计
6.1.2检验回归系数
6.1.3误差估计
6.1.4回归式的注意事项
6.1.5一元线性回归的MATLAB实现
6.2多元线性回归分析
6.2.1回归模型及矩阵表示
6.2.2显著性检验
6.2.3β的最小二乘估计
6.2.4误差方差σ2的估计
6.2.5回归的预测
6.2.6多元回归的MATLAB实现
6.3非线性回归分析
6.3.1一元非线性回归分析
6.3.2多元非线性回归分析
6.3.3非线性回归分析的MATLAB实现
6.4逐步回归分析
6.4.1主要思想
6.4.2实现步骤
6.4.3逐步回归分析的MATLAB实现
6.5稳健回归分析
6.6广义回归分析
6.6.1三项构成要素
6.6.2广义线性模型与连续变量模型的关系
6.6.3广义线性模型的优点
6.6.4广义线性回归MATLAB实现
6.7岭回归
6.7.1基本原理
6.7.2岭回归缺点
6.7.3岭回归的MATLAB实现
第7章正交实验
7.1基本思想
7.2正交表
7.2.1“完全对”与“均衡搭配”
7.2.2正交表的定义与格式
7.2.3正交表的分类及特点
7.2.4正交表的性质
7.3无交互作用的正交实验
7.3.1实验方案设计
7.3.2极差分析
7.3.3方差分析
7.4交互作用正交实验
7.4.1交互作用的处理原则
7.4.2交互作用试验的MATLAB实现
第8章主成分分析
8.1主成分分析的概述
8.1.1主成分的特点
8.1.2基本原理
8.1.3样本主成分
8.2主成分分析的具体步骤
8.3主成分分析的计算步骤
8.4主成分分析的MATLAB实现
8.5主成分的综合应用
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应用范围
9.1.3使用方法
9.1.4因子分析的优点
9.1.5因子分析的数学模型
9.2R型因子
9.2.1R型因子的几何说明
9.2.2R型因子的理论模式
9.2.3实测样本分析R型因子
9.3Q型因子分析
9.4目标因子分析
9.5因子分析的MATLAB实现
第10章判别分析
10.1判别分析概述
10.1.1判别分析的方法
10.1.2判别分析的应用
10.1.3判别分析的意义
10.2距离判别分析
10.3Fisher判别法
10.4Bayes判别法
10.4.1贝叶斯的发展史
10.4.2贝叶斯定理和贝叶斯公式
10.4.3贝叶斯判别方法
10.4.4贝叶斯分类模型
10.5逐步判别法
第11章聚类分析
11.1聚类分析概述
11.1.1聚类与分类的区别
11.1.2聚类分析的应用
11.2距离与相似系数
11.3一次形成法和逐步聚类法
11.3.1一次形成法
11.3.2逐步聚类法
11.4系统聚类法
11.5K�簿�值聚类法
11.5.1K�睲eans算法的原理
11.5.2K�睲eans算法的步骤
11.5.3K�睲eans算法的特点
11.5.4K�睲eans聚类的MATLAB实现
11.6模糊C�簿�值聚类
11.7减法聚类
11.8聚类分析的MATLAB实现
11.9聚类分析的应用
参考文献

前言/序言

　　MATLAB语言一直是国际科学界应用和影响最广泛的三大计算机数学语言之一。从某种意义上讲，在纯数学以外的领域中，MATLAB语言有着其他两种计算机数学语言——Mathematica和Maple无法比拟的优势和适用性。在很多领域，MATLAB语言是科学研究者首选的计算机数学语言。目前国内外关于MATLAB语言和应用书籍数以千计，但从其覆盖面和应用水平来说，往往难以满足日益增长的MATLAB语言使用者的要求。已出版的著作从涵盖面及深度与广度上缺乏高层次、全面系统介绍高等应用数学问题各个分支的计算机求解的书籍。
　　随着计算机的发展与普及，概率与数理统计已成为处理信息、进行决策的重要理论和方法。在科学研究中，用概率和数理统计方法从数据中获取信息和判别初步规律，往往成为重大科学发现的先导。概率与数理统计是数学方法与实际相结合，应用最为广泛、最为重要的方式之一。因此，现代科研人员和工程技术人员都应该掌握概率与数理统计的基础知识。同时概率与数理统计在自然科学、工程技术、管理科学及人文社会科学中得到越来越广泛和深入的应用，其研究的内容也随着科学技术和经济与社会的不断发展而逐步扩大。为了更好地满足高等学校培养高等技术应用型人才的需要，提高学生的基本素质和教学质量，解决高等学校“概率与数理统计”理论课与实践课相结合的问题，根据高等院校对数学教学的基本要求，应用数学与专业相融，基础数学为专业服务和以应用为目的，以必需、够用为度的基本原则，在多年从事高等教育教学实践的基础上，以MATLAB R2015b为平台编写了本书。
　　本书编写时力求做到以下几点。
　　(1) 数学软件命令的介绍符合学生的知识水平、浅显易理解。本书以新的MATLAB R2015b为平台，将数学理论与软件命令介绍有机地结合，使学生学会数学软件的使用方法，培养学生运用软件求解实际问题模型的能力。
　　(2) 注重思想方法介绍。在阐述某一概率统计方法时，有的从具体实例开始引出相关内容的背景，有的从概念上开始，以实例总结。
　　(3) 注重应用性。概率与数理统计是一门应用性很强的学科，其应用几乎遍及各个领域，成为解决实际问题的重要工具，因此，本书充实了许多应用性内容，以适应读者解决实际问题的需要。
　　(4) 重视MATLAB应用于概率与数理统计方法时的简单性、实用性和可操作性，就可得到计算与分析的结果。
　　本书主要介绍了概率与数理统计在各领域中的应用。全书共11章，各章的主要内容介绍如下。
　　第1章对MATLAB R2015b进行概述，主要包括MATLAB的功能及发展史、MATLAB R2015b开发环境、MATLAB的语言基础等内容。
　　第2章对概率与数理统计进行概述，主要包括概率论基础、随机变量与随机分布等内容。
　　第3章介绍统计估计，主要包括点估计、区间估计、核密度估计和统计作图等内容。
　　第4章介绍假设检验，主要包括正态总体参数的假设检验、其他检验等内容。
　　第5章介绍方差分析，主要包括对方差分析进行概述、单因素方差分析和双因子方差分析等内容。
　　第6章介绍回归分析，主要包括一元线性回归分析、多元线性回归分析、非线性回归分析和逐步回归分析等内容。
　　第7章介绍正交实验，主要包括正交表、无交互作用的正交实验和交互作用正交实验等内容。
　　第8章介绍主成分分析，主要包括主成分分析的概述、实现步骤及MATLAB实现等内容。
　　第9章介绍因子分析，主要包括因子分析的概述、R型因子、Q型因子分析和目标因子分析等内容。
　　第10章介绍判别分析，主要包括判别分析的概述、距离判别分析、Fisher判别法和Bayes判别法等内容。
　　第11章介绍聚类分析，主要包括聚类分析的概述、距离与相似系数、K均值聚类法和模糊C均值聚类等内容。
　　本书主要由邓奋发编写，此外参加编写的还有栾颖、周品、曾虹雁、邓俊辉、邓秀乾、邓耀隆、高泳崇、李嘉乐、李旭波、梁朗星、梁志成、刘超、刘泳、卢佳华、张棣华、张金林、钟东山、詹锦超、叶利辉、杨平和许兴杰。
　　本书在编写过程中，参考了大量的资料文献，在此对其作者表示感谢。本书可作为工科硕士研究生“应用概率与数理统计学”课程的基础教材、本科生相关专业的专业基础教材或实验教材，也可作为科研人员、工程技术人员的工具书或理论参考书。
　　由于我们水平有限，书中难免存在不足之外，敬请读者批评指正。
　　作者
　　2016年7月

好的，这是一本关于MATLAB高级应用、数据分析与科学计算的图书简介，内容涵盖了现代工程与科研领域的核心技术，完全不涉及概率论与数理统计的具体内容。 --- 图书名称：MATLAB 深度实践：面向工程、科学计算与数据驱动创新的高级指南 内容摘要： 本书旨在为已经掌握MATLAB基础语法的工程师、科研人员和高级学生提供一套全面的、面向应用的深度实践指南。我们聚焦于MATLAB在新时代背景下的核心竞争力：高效的数值计算、复杂系统建模仿真、大规模数据处理能力，以及与前沿技术如机器学习、信号处理和高性能计算（HPC）的无缝集成。本书不侧重于概率统计的基础理论，而是深入探讨如何利用MATLAB强大的工具箱和编程范式，解决实际工程问题中的“硬骨头”。 全书结构紧凑，从MATLAB的编程范式优化入手，逐步深入到复杂的算法实现、并行计算加速，直至面向应用的系统级设计。我们强调代码的可读性、效率和可维护性，旨在帮助读者从“会用MATLAB”迈向“精通MATLAB”。 --- 第一部分：MATLAB 核心与性能优化 本部分是构建高效MATLAB代码的基石。我们不再讨论变量声明或基本函数，而是直接切入性能瓶颈的诊断与解决。 章节一：M代码的性能调优与向量化艺术 超越基础循环： 深入解析MATLAB的内部工作机制，如JIT编译器的作用，并详细讲解如何将传统的`for`循环转化为高度优化的矩阵运算（向量化）。 内存管理与数据布局： 探讨如何高效使用稀疏矩阵（Sparse Matrices）来处理大规模、低密度数据，以及理解和控制数据在内存中的布局（如结构数组与单元数组的选择），以最大化缓存命中率。 性能分析工具箱应用： 详细演示使用MATLAB自带的性能分析器（Profiler），识别代码热点，并给出针对性的优化建议。 章节二：面向对象编程（OOP）在工程中的应用 构建稳健的仿真框架： 介绍如何使用类（Classes）来封装复杂的物理模型、实验参数和数据采集逻辑。重点讲解Handle Classes与Value Classes的区别及其在系统状态管理中的应用。 方法重载与构造函数设计： 学习如何设计清晰的接口，实现方法重载以支持多态性，以及如何编写健壮的构造函数，确保对象在初始化阶段的数据完整性。 设计模式实践： 结合控制系统或信号处理的例子，演示如何应用工厂模式（Factory Pattern）或观察者模式（Observer Pattern）来构建灵活且易于扩展的软件架构。 --- 第二部分：高级数值计算与算法实现 本部分聚焦于如何利用MATLAB的数值计算引擎，实现复杂、底层的数学算法，这是科学计算的核心能力。 章节三：线性代数的高级应用与迭代求解器 矩阵分解的深度解析： 不仅仅是调用`lu`或`qr`，而是深入探讨不同矩阵分解在求解大型线性系统时的数值稳定性和计算复杂度。 大规模线性系统的迭代方法： 详述共轭梯度法（CG）、GMRES等预处理迭代求解器（Preconditioned Iterative Solvers）的原理、适用场景，以及如何利用MATLAB的内置求解器（如`pcg`, `gmres`）配合自定义预处理器来加速收敛。 特征值问题的数值挑战： 讨论如何处理病态矩阵和非对称矩阵的特征值求解，并介绍`eigs`函数的高级用法。 章节四：非线性优化与系统辨识 多变量无约束/约束优化： 深入研究Trust-Region算法和Interior-Point方法在MATLAB优化工具箱中的实现细节。重点讲解如何有效地定义目标函数、梯度和Hessian矩阵（包括近似计算）。 参数估计与模型拟合： 应用Levenberg-Marquardt或Gauss-Newton算法进行非线性最小二乘拟合。结合实际传感器数据，演示如何使用工具箱进行系统辨识，提取系统参数。 --- 第三部分：数据驱动计算与外部接口 本部分关注MATLAB如何与外部世界的数据、代码和硬件环境高效交互。 章节五：高性能计算（HPC）与并行加速 MATLAB并行计算工具箱深度应用： 详细讲解使用`parfor`循环与任务并行（Task Parallelism）的最佳实践，包括如何最小化数据在Workers之间的通信开销。 GPU加速编程： 介绍如何利用GPGPU技术加速密集型矩阵运算和卷积操作。重点讲解如何使用`gpuArray`对象和CUDA/MEX函数接口，实现代码的透明加速。 分布式计算与集群管理： 探讨如何设置和管理MATLAB的并行计算集群，部署需要长时间运行的大规模批处理作业。 章节六：与外部代码的集成与数据交换 MEX函数的高级技巧： 讲解如何高效地使用C/C++或Fortran编写MEX函数，实现计算密集型代码的性能突破。涵盖输入/输出参数的正确映射和内存安全处理。 与其他语言的互操作性： 介绍如何使用MATLAB Engine API与Python、Java进行双向数据交换和函数调用，实现混合编程环境。 实时数据流处理： 演示如何利用TCP/IP、UDP或硬件接口（如数据采集卡或FPGA）直接在MATLAB中进行高速数据流的接收、处理和可视化，为实时系统设计打下基础。 --- 第四部分：工程应用与系统级建模 本部分展示MATLAB在现代复杂工程领域中的集成应用能力。 章节七： Simulink 高级建模与代码生成 Stateflow与复杂逻辑实现： 深入讲解如何使用Stateflow设计和验证复杂的有限状态机和流程图，确保控制逻辑的正确性。 模型参考与接口管理： 探讨如何构建模块化的、可重用的Simulink子系统，并使用Model Explorer有效管理模型间的接口和数据字典。 嵌入式代码生成（Embedded Coder）： 概述从Simulink模型直接生成高度优化的、符合行业标准的C/C++代码的流程，以及代码生成目标配置的最佳实践。 章节八：现代信号处理与系统辨识 时频分析的进阶工具： 介绍小波变换（Wavelet Toolbox）在高频噪声分离和瞬态事件检测中的应用。 自适应滤波与盲源分离： 实践LMS、RLS等自适应滤波算法，用于消除环境噪声或从混合信号中分离源信号。 系统级仿真： 结合多物理场（如结构力学与电路）的耦合，演示如何使用Simscape等工具箱搭建跨领域系统的集成仿真模型，进行系统级性能分析。 --- 目标读者： 本书特别适合具有一定MATLAB使用经验，致力于提升代码质量、追求计算效率、或需要在工程领域（如控制工程、电子设计自动化、高级仿真、机器人学）进行深度研发的专业人士和研究生。阅读本书后，读者将能够熟练运用MATLAB应对大规模、高性能要求的科学计算挑战。

评分☆☆☆☆☆

从我个人的阅读体验来看，这本书的难度梯度设置得非常科学，它确实配得上“精通”二字所蕴含的期许。初期的章节，例如概率的基本公理和描述性统计，写得如同给本科生的入门材料般友好、清晰，没有丝毫的门槛。但随着深入到高阶的参数估计和非参数统计部分，其深度陡然增加，开始大量涉及信息论和最优化理论的交叉知识点，这无疑是为那些希望达到研究生或专业工程师水平的读者准备的硬核内容。这意味着，即便是同一本书，不同背景的读者也能从中汲取到适合自己的养分。这种对读者群体需求的细致区分和覆盖，使得本书具有极强的生命力和长期的参考价值。它不是一本读完一遍就可以束之高阁的速成读物，而是一部需要反复研读、随着自身专业深度增长而不断发掘出新意的工具书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实吸引人，那种深邃的蓝色调配上简洁的字体，让人一眼就能感受到它在专业领域的沉稳与深度。我拿到手的时候，首先被它的装帧质量所震撼，纸张厚实，印刷清晰，即便是长时间翻阅，那些复杂的数学公式和图表依然能保持锐利的线条感，这对理工科学习者来说简直是福音。更别提这本书的开本非常适中，便于携带，无论是放在背包里通勤路上阅读，还是在实验室里随时查阅，都显得恰到好处。从目录上看，它似乎对基础概念的铺陈非常扎实，不像有些教材那样上来就堆砌高深的理论，而是循序渐进地引导读者进入概率论和数理统计的殿堂。我尤其期待它在实际应用案例上的阐述，毕竟理论知识如果不结合实际的工程背景，很容易变成空中楼阁，希望这本书能在这方面给我们带来惊喜，真正做到“精通”二字。这本书的整体感觉是：这是一部为严肃的学习者准备的工具书，而非走马观花的入门读物。

评分☆☆☆☆☆

这本书的实践导向性令人印象深刻，这或许得益于它与MATLAB环境的紧密结合。我翻阅到关于蒙特卡洛模拟的那几章时，发现每一个理论概念的阐述后，紧跟着的便是如何利用MATLAB的函数库来实现这些算法的数值模拟。这种“理论即代码，代码即验证”的模式，极大地拓宽了我的动手能力。它不仅仅告诉你“是什么”，更重要的是教会你“如何操作”和“如何验证其结果”。我特别关注了书中关于时间序列分析和回归诊断的部分，这些都是我在实际数据分析工作中经常遇到的痛点。书中给出的MATLAB脚本示例不仅可以直接运行，而且注释详尽，几乎可以作为一个独立的功能模块被移植到我的项目中去。这使得本书超越了一本纯粹的参考书的范畴，更像是一本实战手册，极大地提升了学习的即时转化率。

评分☆☆☆☆☆

说实话，我过去对这类书籍的印象往往是晦涩难懂，充斥着大量难以理解的希腊字母和积分符号。然而，这本书在视觉呈现上做出了令人赞叹的优化。图表的质量简直是教科书级别的典范。例如，在讲解多元正态分布的密度函数时，书中提供的三维立体图，其色彩渐变和等高线描绘得极其精确，让我对高维空间的随机变量的形态有了一种前所未有的直观感受。此外，书中对许多核心定理的证明过程，都采用了分步拆解的方式，并辅以图形化的解释，有效地降低了数学推导带来的认知负荷。这种对细节的关注，体现了编者对于读者学习体验的深度考量，它不仅仅是知识的传递，更是一种高效的学习方法的引导。对于依赖视觉学习的读者来说，这本教材的图示部分价值甚至可以等同于好几章的文字描述。

评分☆☆☆☆☆

初翻阅这本厚重的著作，我最大的感受是作者在内容组织上的匠心独运。它显然不是那种将知识点简单罗列的教科书，而更像是一位经验丰富的导师，带着你一步步构建起对随机现象的完整认知框架。例如，它对于假设检验部分的讲解，不仅仅是罗列了各种检验方法（如t检验、卡方检验），更深入地剖析了每种检验背后的统计学假设和适用场景的边界条件，这对于避免实际数据分析中的“误用”至关重要。书中对于大数定律和中心极限定理的论证过程，也处理得非常细腻，兼顾了数学上的严谨性和工程上的直观性，使得即便是初学者也能在理解“为什么”的同时，掌握“怎么用”。如果说市面上很多统计学书籍在“数理”与“应用”之间难以平衡，这本书似乎成功地找到了那个黄金分割点，它在确保理论基石牢固的同时，不断用贴近现实的数据实例来佐证观点，读起来枯燥感大大降低，学习的成就感也随之而来。

评分☆☆☆☆☆

好.......

评分☆☆☆☆☆

ting hao de. bu cuo！！！！！！

评分☆☆☆☆☆

供我参考，用来备课，教该理论非常好

评分☆☆☆☆☆

对学习很有帮助，太好了。

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

好

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

好