MATLAB机率与数理统计PDF|Epub|txt|kindle电子书版本网盘下载

MATLAB机率与数理统计PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

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