《MATLAB统计分析与应用：40个案例分析》程序与数据

《MATLAB统计分析与应用：40个案例分析》是一本深入探讨如何使用MATLAB进行统计分析的实用书籍。该资源包含MATLAB编程代码和原始数据集，为学习者提供了丰富的实践材料，有助于深入理解和应用统计学原理。下面将详细阐述MATLAB在统计分析中的重要知识点，并结合案例进行说明。 1. **基础统计量计算**：MATLAB可以轻松计算样本的平均值、中位数、众数、标准差和方差等基础统计量。这些函数如`mean()`、`median()`、`mode()`、`std()`和`var()`在描述性统计分析中扮演着重要角色。 2. **假设检验**：MATLAB支持各种假设检验，如t检验、ANOVA（方差分析）、卡方检验等。例如，`ttest()`用于比较两组数据的均值，`anova1()`或`anova2()`执行单因素或多因素方差分析。 3. **回归分析**：MATLAB提供线性回归（`regress()`）、多元线性回归、非线性回归等功能，帮助用户建立模型并分析变量间的关系。`fitlm()`函数是进行线性回归的常用工具。 4. **时间序列分析**：对于时间序列数据，MATLAB有`tsobj`类来处理，包括自相关和偏自相关分析（`corrcoef()`、`pacf()`)，以及ARIMA模型（`arima()`）的构建。 5. **聚类分析**：MATLAB的`kmeans()`函数可用于K-均值聚类，而`linkage()`和`cluster()`则适用于层次聚类分析。 6. **主成分分析（PCA）**：通过`pca()`函数，MATLAB可以进行主成分分析，用于数据降维和特征提取。 7. **方差分析（ANOVA）**：MATLAB提供了多组数据均值比较的工具，如单因素ANOVA的`anova1()`和双因素ANOVA的`anova2()`。 8. **生存分析**：MATLAB的生存分析工具，如`survival`函数，可以处理生存时间和事件发生状态的数据，进行生存曲线绘制和Cox比例风险模型的构建。 9. **概率分布**：MATLAB内置多种概率分布，如正态分布（`normpdf()`）、二项分布（`binornd()`）、泊松分布（`poissrnd()`）等，可用于模拟和拟合数据。 10. **蒙特卡洛模拟**：`rand()`和`randn()`等函数可生成随机数，用于模拟实验和验证统计假设。 11. **统计图形**：MATLAB强大的绘图功能如`histogram()`（直方图）、`boxplot()`（箱型图）、`scatter()`（散点图）等，帮助可视化数据分布和关系。 通过40个案例分析，读者将有机会亲手操作上述各个知识点，加深理解，提升统计分析能力。每个案例都可能涉及数据预处理、模型选择、结果解释等多个环节，充分锻炼实际应用技巧。此外，书中案例还可能涵盖特殊统计方法，如非参数检验、Bootstrap方法、贝叶斯统计等，使学习者全面掌握统计分析的广度和深度。