MATLAB计算统计手册:探索数据分析与建模
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更新于2024-07-14
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"Computational statistics handbook with MATLAB.pdf" 是一本关于使用MATLAB进行计算统计学的书籍,由Wendy L. Martinez和Angel R. Martinez合著,出版于2002年。该书旨在帮助读者理解和应用MATLAB在统计学中的计算方法。书中可能涵盖了广泛的统计主题,并结合MATLAB编程来解释和实现各种统计模型和分析。
MATLAB是一款强大的多学科计算环境,尤其适用于数值分析、矩阵运算、图像处理和科学可视化。在统计学中,MATLAB可以用于执行各种任务,如数据预处理、假设检验、回归分析、时间序列分析、机器学习算法以及高级的统计建模。
本书可能涉及以下关键知识点:
1. **数据预处理**:包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测和转换,这些都是统计分析前的重要步骤。
2. **概率与统计基础**:介绍概率论的基本概念,如概率分布(二项分布、正态分布、泊松分布等)、随机变量、期望值、方差等。
3. **假设检验**:讲解如何使用MATLAB进行t检验、卡方检验、F检验等,以及非参数检验,如Mann-Whitney U检验和Kolmogorov-Smirnov检验。
4. **回归分析**:包括线性回归、多元回归、逻辑回归以及岭回归等,讨论如何用MATLAB构建和评估模型。
5. **时间序列分析**:涵盖ARIMA模型、季节性调整和预测,适合经济、金融和工程等领域。
6. **方差分析(ANOVA)**:用于比较多个群体的均值差异,MATLAB提供了方便的函数来执行单因素和多因素ANOVA。
7. **聚类与分类**:介绍K-means聚类、层次聚类等方法,以及支持向量机(SVM)、决策树等分类算法。
8. **蒙特卡洛模拟**:利用MATLAB生成大量随机样本,以估计复杂问题的统计性质。
9. **贝叶斯统计**:探讨基于贝叶斯定理的统计推理,包括马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法。
10. **统计图形**:展示如何使用MATLAB创建各种统计图表,如直方图、散点图、箱线图、QQ图等,以帮助数据可视化和结果解释。
此外,书中的案例研究和实际应用可能有助于读者将理论知识应用于实际问题。作者Wendy Martinez和Angel Martinez的工作涵盖了统计和数据分析领域,他们的专业知识确保了本书的权威性和实用性。
由于资料是PDF格式,读者可以期待包含详细的MATLAB代码示例和步骤,以帮助他们掌握统计分析技巧并应用到自己的项目中。同时,提供的DOI (数字对象标识符)允许进一步的学术追踪和引用,而ResearchGate上的链接则提供了讨论、统计话题和作者简介,为读者提供了一个互动和深入学习的平台。
2019-08-21 上传
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