MATLAB數(shù)理統(tǒng)計(jì)（6.x）

定　價(jià)：￥28.00

作　者：	陳桂明，戚紅雨，潘偉編著
出版社：	科學(xué)出版社
叢編項(xiàng)：	MATLAB語(yǔ)言應(yīng)用系列書(shū)
標(biāo)　簽：	Matlab

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ISBN：	9787030100955	出版時(shí)間：	2002-03-01	包裝：	膠版紙
開(kāi)本：	26cm	頁(yè)數(shù)：	242	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　本書(shū)結(jié)合數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)概念、理論和應(yīng)用，以MATLAB 6.1為對(duì)象，系統(tǒng)地介紹了統(tǒng)計(jì)工具箱中的概率分布、估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)、多變量統(tǒng)計(jì)、聚類分析、試驗(yàn)設(shè)計(jì)、線性和非線性模型以及在數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用等內(nèi)容。本書(shū)重點(diǎn)是運(yùn)用MATLAB統(tǒng)計(jì)工具箱介紹統(tǒng)計(jì)分析研究中的各種概念、理論、方法、算法及其實(shí)現(xiàn)。本書(shū)內(nèi)容安排合理，理論結(jié)合實(shí)際，并列舉了大量作者總結(jié)的應(yīng)用實(shí)例，書(shū)中講述的各種統(tǒng)計(jì)理論和方法淺顯易懂，并能在實(shí)際生活中找到應(yīng)用對(duì)象。本書(shū)可作為高等學(xué)校理科、工科、文科及管理學(xué)科等有關(guān)專業(yè)師生的參考教材及自學(xué)用書(shū)，對(duì)從事上述領(lǐng)域工作的廣大科技工作者和開(kāi)發(fā)應(yīng)用人員具有重要的參考價(jià)值。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《MATLAB數(shù)理統(tǒng)計(jì)（6.x）》作者簡(jiǎn)介

圖書(shū)目錄

第1章  隨機(jī)變量及其概率分布
1. 1  隨機(jī)變量及其概率分布
1. 1. 1  隨機(jī)變量
1. 1. 2  隨機(jī)變量的概率分布
1. 1. 3  總體與樣本
1. 1. 4  常見(jiàn)的一些重要概率分布
1. 1. 5  MATLAB統(tǒng)計(jì)工具箱中提供的有關(guān)函數(shù)
1. 2  概率分布密度函數(shù)
1. 2. 1  函數(shù) betapdf（）
1. 2. 2  函數(shù) binopdf（）
1. 2. 3  函數(shù)chi2pdf（）
1. 2. 4  函數(shù)exppdf（）
1. 2. 5  函數(shù)fpdf（）
1. 2. 6  函數(shù)gampdf（）
1. 2. 7  函數(shù)geopdf（）
1. 2. 8  函數(shù)hygepdf()
1. 2. 9  函數(shù)lognpdf（）
1. 2. 10  函數(shù)nbinpdf（）
1. 2. 11  函數(shù)ncfpdf（）
1. 2. 12  函數(shù)nctpdf（）
1. 2. 13  函數(shù)ncxZpdf（）
1. 2. 14  函數(shù)normpdf（）
1. 2. 15  函數(shù)poisspdf（）
1. 2. 16  函數(shù)raylpdf（）
1. 2. 17  函數(shù)tpdf（）
1. 2. 18  函數(shù)unidpdf（）
1. 2. 19  函數(shù)unifpdf（）
1. 2. 20  函數(shù)weibpdf（）
1. 2. 21  函數(shù)pdf（）
1. 3  累積分布函數(shù)
1. 3. l  函數(shù)betacdf（）
1. 3. 2  函數(shù)binocdf（）
1. 3. 3  函數(shù)chi2cdf（）
1. 3. 4  函數(shù)expcdf（）
1. 3. 5  函數(shù)fcdf（）
1. 3. 6  函數(shù)gamcdf（）
l. 3. 7  函數(shù)geocdf（）
1. 3. 8  函數(shù)hygecdf（）
1. 3. 9  函數(shù)logncdf（）
1. 3. 10  函數(shù)nbincdf（）
1. 3. 11  函數(shù)ncfcdf（）
1. 3. 12  函數(shù)nctcdf（）
1. 3. 13  函數(shù)ncx2cdf（）
1. 3. 14  函數(shù)normcdf（）
1. 3. 15  函數(shù)potisscdf（）
1. 3. 16  函數(shù)raylcdf（）
1. 3. 17  函數(shù)tcdf（）
1. 3. 18  函數(shù)unidcdf（）
1. 3. 19  函數(shù)unifcdf（）
1. 3. 20  函數(shù)weibcdf（）
1. 3. 21  函數(shù)cdf（）
1. 4  逆累積分布函數(shù)
1. 4. l  函數(shù)betainv（）
1. 4. 2  函數(shù)binoinv（）
1. 4. 3  函數(shù)chi2inv（）
l. 4. 4  函數(shù)expinv（）
l. 4. 5  函數(shù)finv（）
l. 4. 6  函數(shù)gaminv（）
l. 4. 7  函數(shù)geoinv（）
1. 4. 8  函數(shù)hygeinv（）
1. 4. 9  函數(shù)logninv（）
1. 4. 10  函數(shù)nbininv（）
1. 4. 11  函數(shù)ncfinv（）
1. 4. 12  函數(shù)nctinv（）
1. 4. 13  函數(shù)ncx2inv（）
1. 4. 14  函數(shù)norminv（）
1. 4. 15  函數(shù)poissinv（）
1. 4. 16  函數(shù)raylinv（）
1. 4. 17  函數(shù)tinv（）
1. 4. 18  函數(shù) unidinv（）
1. 4. 19  函數(shù)unifinv（）
1. 4. 20  函數(shù)weibinv（）
1. 4. 21  函數(shù)icdf（）
1. 5  隨機(jī)數(shù)發(fā)生函數(shù)
1. 5. 1  函數(shù)betarnd（）
1. 5. 2  函數(shù)binornd（）
1. 5. 3  函數(shù)chi2rnd（）
1. 5. 4  函數(shù)exprnd（）
1. 5. 5  函數(shù)frnd（）
1. 5. 6  函數(shù)gamrnd（）
1. 5. 7  函數(shù)geornd（）
1. 5. 8  函數(shù)hygernd（）
1. 5. 9  函數(shù)lognrnd（）
1. 5. 10  函數(shù)nbinrnd（）
1. 5. 11  函數(shù)ncfrnd（）
1. 5. 12  函數(shù)nctrnd（）
1. 5. 13  函數(shù)ncx2rnd（）
1. 5. 14  函數(shù)normrnd（）
1. 5. 15  函數(shù)poissrnd（）
1. 5. 16  函數(shù)raylrnd（）
1. 5. 17  函數(shù)trnd（）
1. 5. 18  函數(shù)unidrnd（）
1. 5. 19  函數(shù)unifrnd（）
1. 5. 20  函數(shù)weibrnd（）
l. 5. 21  函數(shù)random（）

第2章  隨機(jī)變量的數(shù)字特征
2. 1  隨機(jī)變量的數(shù)字特征
2. 2  常見(jiàn)分布的均值和方差函數(shù)
2. 2. 1  函數(shù)betastat（）
2. 2. 2  函數(shù)binostat（）
2. 2. 3  函數(shù)chi2stat（）
2. 2. 4  函數(shù)expstat（）
2. 2. 5  函數(shù)fstat（）
2. 2. 6  函數(shù)gamstat（）
2. 2. 7  函數(shù)geostat（）
2. 2. 8  函數(shù)hygestat（）
2. 2. 9  函數(shù)lognstat（）
2. 2. 10  函數(shù)nbinstat（）
2. 2. 11  函數(shù)ncfstat（）
2. 2. 12  函數(shù)nctstat（）
2. 2. 13  函數(shù)ncx2stat（）
2. 2. 14  函數(shù)normstat（）
2. 2. 15  函數(shù)poisstat（）
2. 2. 16  函數(shù)raylstat（）
2. 2. 17  函數(shù)tstat（）
2. 2. 18  函數(shù)unidstat（）
2. 2. 19  函數(shù)unifstat（）
2. 2. 20  函數(shù)weibstat（）
2. 3  常用的數(shù)宇特征函數(shù)
2. 3. 1  函數(shù)corrcoef（）
2. 3. 2  函數(shù)cov（）
2. 3. 3  函數(shù)geomean（）
2. 3. 4  函數(shù)harmmean（）
2. 3. 5  函數(shù)iqr（）
2. 3. 6  函數(shù)kurtosis（）
2. 3. 7  函數(shù)mad（）
2. 3. 8  函數(shù)mean（）
2. 3. 9  函數(shù)median（）
2. 3. 10  函數(shù)moment（）
2. 3. 11  函數(shù)prctile（）
2. 3. 12  函數(shù)range（）
2. 3. 13  函數(shù)skewness（）
2. 3. 14  函數(shù)std（）
2. 3. 15  函數(shù)trimmean（）
2. 3. 16  函數(shù)var（）
2. 4  處理缺失數(shù)據(jù)的函數(shù)
2. 4. 1  函數(shù)nanmax（）
2. 4. 2  函數(shù)nanmean（）
2. 4. 3  函數(shù)nanmedian（）
2. 4. 4  函數(shù)nanmin（）
2. 4. 5  函數(shù)nanstd（）
2. 4. 6  函數(shù)nansum（）

第3章  參數(shù)估計(jì)
3. 1  參數(shù)估計(jì)
3. 1. l  點(diǎn)估計(jì)
3. 1. 2  區(qū)間估計(jì)
3. 2  參數(shù)估計(jì)函數(shù)
3. 2. 1  函數(shù)betafit（）
3. 2. 2  函數(shù)betalike（）
3. 2. 3  函數(shù)binofit（）
3. 2. 4  函數(shù)expfit（）
3. 2. 5  函數(shù)gamfit（）
3. 2. 6  函數(shù)gamlike（）
3. 2. 7  函數(shù)mle（）
3. 2. 8  函數(shù)normfit（）
3. 2. 9  函數(shù)normlike（）
3. 2. 10  函數(shù)poissfit（）
3. 2. 11  函數(shù)unfit（）
3. 2. 12  函數(shù)weibfit（）
3. 2. 13  函數(shù)weiblike（）

第4章  假設(shè)檢驗(yàn)
4. 1  假設(shè)檢驗(yàn)的基本概念
4. 1. 1  零假設(shè)與備擇假設(shè)
4. 1. 2  顯著性檢驗(yàn)
4. 2  假設(shè)檢驗(yàn)函數(shù)
4. 2. 1  函數(shù)jbtest（）
4. 2. 2  函數(shù)kstest（）
4. 2. 3  函數(shù)kstestZ（）
4. 2. 4  函數(shù)lillietest（）
4. 2. 5  函數(shù)ranksum（）
4. 2. 6  函數(shù)signrank（）
4. 2. 7  函數(shù)signtest（）
4. 2. 8  函數(shù)tiest（）
4. 2. 9  函數(shù)ttest2（）
4. 2. 10  函數(shù)ztest（）

第5章  統(tǒng)計(jì)繪圖
5. l  統(tǒng)計(jì)繪圖
5. 2  統(tǒng)計(jì)繪圖函數(shù)
5. 2. l  函數(shù)boxplot（）
5. 2. 2  函數(shù)errorbar（）
5. 2. 3  函數(shù)fsurfht（）
5. 2. 4  函數(shù)gline（）
5. 2. 5  函數(shù)gname（）
5. 2. 6  函數(shù)lsline（）
5. 2. 7  函數(shù)normplot（）
5. 2. 8  函數(shù)pareto（）
5. 2. 9  函數(shù)qqplot（）
5. 2. 10  函數(shù)rcoplot（）
5. 2. 11  函數(shù)refcurve（）
5. 2. 12  函數(shù)refline（）
5. 2. 13  函數(shù)surfht（）
5. 2. 14  函數(shù)weibpfot（）

第6章  線性模型
6. 1  方差分析
6. 1. l  函數(shù)anoval（）
6. l. 2  函數(shù)anova2（）
6. l. 3  函數(shù)anovan（）
6. 1. 4  函數(shù)multcompare（）
6. 2  回歸分析
6. 2. 1  多元線性回歸
6. 2. 2  給定協(xié)方差矩陣的線性回歸
6. 2. 3  嶺回歸
6. 2. 4  逐步回歸分析
6. 3  多項(xiàng)式擬合
6. 3. 1  函數(shù)Polyfit（）
6. 3. 2  函數(shù)polyval（）
6. 3. 3  函數(shù)polyconf（）
6. 3. 4  函數(shù)polytool（）
6. 4  二次響應(yīng)曲面
6. 5  可線性化的非線性模型
6. 6  魯棒和非參數(shù)方法
6. 6. 1  魯棒回歸
6. 6. 2  Kruskal-Wallis檢驗(yàn)
6. 6. 3  Friedman檢驗(yàn)
6. 7  協(xié)方差分析

第7章  非線性回歸模型
7. l  非線性回歸模型
7. 2  非線性回歸函數(shù)
7. 2. 1  函數(shù)nlinfit（）
7. 2. 2  函數(shù)nlintool（）
7. 2. 3  函數(shù)nlparci（）
7. 2. 4  函數(shù)nlpredci（）
7. 2. 5  函數(shù)lsqnonneg（）

第8章  聚類分析
8. 1  聚類分析
8. 2  聚類分析函數(shù)
8. 2. 1  函數(shù)pdist()
8. 2. 2  函數(shù)linkage（）
8. 2. 3  函數(shù)cluster（）
8. 2. 4  函數(shù)dendrogram（）
8. 2. 5  函數(shù)cophenet（）
8. 2. 6  函數(shù)inconsistent（）
8. 2. 7  函數(shù)clusterdata（）
8. 2. 8  函數(shù)squareform（）
8. 2. 9  函數(shù)zscore（）

第9章  多元統(tǒng)計(jì)分析
9. 1  主成分分析
9. 1. l  函數(shù)barttest（）
9. 1. 2  函數(shù)pcacov（）
9. 1. 3  函數(shù)peares（）
9. 1. 4  函數(shù)princomp（）
9. 1. 5  主成分分析示例
9. 2  方差的多變量分析（MANOVA）
9. 2. 1  函數(shù)gplotmatrix（）
9. 2. 2  函數(shù)manoval（）
9. 2. 3  函數(shù)gscatter（）
9. 3  線性判別分析

第10章  試驗(yàn)設(shè)計(jì)
10. 1  試驗(yàn)設(shè)計(jì)的基本概念
10. 1. l  全析因設(shè)計(jì)
10. l. 2  部分析因設(shè)計(jì)
10. 1. 3  D-優(yōu)化設(shè)計(jì)
10. 2  試驗(yàn)設(shè)計(jì)函數(shù)
10. 2. 1  函數(shù)cordexch（）
10. 2. 2  函數(shù)daugment（）
10. 2. 3  函數(shù)dcovary（）
10. 2. 4  函數(shù)ff2n（）
10. 2. 5  函數(shù)fullfact（）
10. 2. 6  函數(shù)fracfact（）
10. 2. 7  函數(shù)hadamard（）
10. 2. 8  函數(shù)rowexch（）
10. 2. 9  函數(shù)x2fx（）
附錄
主要參考文獻(xiàn)