前言第1章 MATLAB的數據基礎 1．1 MATLAB的主要功能 1．1．1 MATLAB簡介 1．1．2 MATLAB的數據及數值分析 1．1．3 MATLAB矩陣的建立及基本操作 1．1．4 符號運算 1．1．5 MATLAB的繪圖功能 1．1．6 MATLAB數據類型及輸齣輸入 1．2 MATLAB的程序編製 1．2．1 關係及邏輯運算 1．2．2 M函數文件 1．2．3 M文件 1．2．4 程序控製語句 1．2．5 編程要點第2章 概率與數理統計基本概念 2．1 隨機事件及其概率 2．1．1 隨機事件 2．1．2 概率 2．1．3 排列與組閤 2．1．4 古典概率 2．2 事件及運算 2．3 條件概率與事件的獨立性 2．3．1 條件概率 2．3．2 乘法公式 2．3．3 獨立性 2．4 概率空間 2．4．1 基本概念 2．4．2 概率空間 2．5 總體樣本 2．5．1 總體與樣本的基礎 2．5．2 分布定理 2．6 統計量與抽樣分布 2．6．1 統計量 2．6．2 經驗分布函數 2．6．3 ■分布 2．6．4 f分布 2．6．5 F分布 2．6．6 超幾何分布 2．6．7 正態分布 2．6．8 正態總體的樣本均值與樣本方差的分布 2．6．9 概率密度函數對比——直方圖估計法 2．7 統計檢驗 2．7．1 統計檢驗的基本原理 2．7．2 異常值檢驗 2．7．3 方差檢驗 2．7．4 分布擬閤檢驗第3章 多維隨機變量 3．1 二維隨機變量 3．1．1 二維隨機變量的定義 3．1．2 離散型隨機嚮量 3．1．3 連續型隨機嚮量 3．1．4 隨機嚮量的均勻分布 3．2 隨機嚮量的分布 3．2．1 邊緣分布 3．2．2 條件分布 3．2．3 二維正態分布 3．3 隨機嚮量函數的分布 3．3．1 二維隨機嚮量函數的概念 3．3．2 函數分布 3．4 二維隨機嚮量的數字特徵 3．4．1 數學期望 3．4．2 邊緣分布的期望與方差 3．4．3 協方差 3．4．4 相關係數 3．4．5 矩與協方差矩陣 3．5 大數定律與中心極限定理 3．5．1 切比雪夫不等式 3．5．2 大數定律 3．5．3 中心極限定理第4章 統計估計及統計特徵 4．1 統計圖的繪製 4．1．1 盒狀圖 4．1．2 分布圖 4．1．3 散度圖 4．2 變量分布估計 4．2．1 頻率分布錶與頻率直方圖 4．2．2 五數概括與盒狀圖 4．3 參數的點估計 4．3．1 矩估計法 4．3．2 極大似然估計法 4．3．3 估計量的性能分析 4．4 區間估計 4．4．1 區間估計的概念 4．4．2 單正態總體參數的區間估計 4．4．3 單側置信區間 4．5 概率分布的統計特徵 4．5．1 概率密度和纍積分布密度 4．5．2 概率分布的均值和方差 第5章 統計檢驗方法一假設檢驗 5．1 假設檢驗概述 5．1．1 假設檢驗的邏輯 5．1．2 假設檢驗的步驟 5．1．3 檢驗的口值 5．1．4 假設檢驗錯誤與勢函數 5．1．5 假設檢驗與區間估計的關係 5．2 單正態總體的假設檢驗 5．2．1 總體均值的檢驗 5．2．2 總體N(■)方差■的檢驗 5．3 兩正態總體參數的假設檢驗 5．3．1 方差未知但相等時兩個正態總體均值的檢驗 5．3．2 兩個正態總體方差齊性(相等)的檢驗 5．4 非正態總體參數的假設檢驗 5．5 變量分布形態的檢驗 5．5．1 ■擬閤優度檢驗 5．5．2 KuIMoRoPoB—CMHPHoB檢驗 5．5．3 正態性檢驗 5．5．4 符號檢驗法 5．5．5 秩和檢驗法第6章 方差分析及麯綫擬閤 6．1 方差分析的相關概念 6．1．1 基本概念 6．1．2 方差分析的必要性 6．1．3 方差分析的基本思想 6．2 單因素方差分析 6．2．1 單因素統計模型及檢驗方法 6．2．2 效應與誤差方差的估計 6．2．3 重復數相同的方差分析 6．2．4 多重比較 6．2．5 方差齊性檢驗 6．3 雙因素方差分析 6．3．1 雙因素無重復實驗的方差分析 6．3．2 雙因素重復實驗的方差分析 6．3．3 多因素方差分析 6．4 數據麯綫擬閤 6．4．1 多項式擬閤 6．4．2 連分式展開及連分式的有理近似 6．4．3 有理式擬閤 6．4．4 函數綫性組閤的麯綫擬閤方法 6．4．5 最小二乘麯綫擬閤 6．5 二次響應麯麵模型第7章 迴歸分析 7．1 一元綫性迴歸分析 7．1．1 一元綫性迴歸分析的基本定義 7．1．2 未知參數估計 7．1．3 迴歸方程的顯著性檢驗 7．1．4 利用迴歸方程進行預測 7．1．5 一元非綫性迴歸模型 7．2 多元綫性迴歸分析 7．2．1 多元綫性迴歸分析的基本定義 7．2．2 矩陣錶示法 7．2．3 未知參數估計 7．2．4 誤差方差孑的估計 7．2．5 有關的統計推斷 7．3 偏最小二乘迴歸分析 7．3．1 偏最小二乘迴歸方法的數據結構與建模思想 7．3．2 偏最小二乘迴歸方法的算法步驟 7．3．3 偏最小二乘迴歸方法的輔助分析第8章 多元統計分析 8．1 引言 8．2 因素分析 8．2．1 因素分析的理論介紹 8．2．2 因素分析的函數介紹 8．2．3 因素分析的應用示例分析 8．3 聚類分析 8．3．1 聚類分析的理論介紹 8．3．2 聚類分析的函數介紹 8．3．3 聚類分析的應用示例分析 8．4 正交實驗設計分析 8．4．1 正交錶分析 8．4．2 不考慮交互作用正交實驗設計的基本程序分析 8．4．3 正交實驗設計分析的應用示例分析 8．5 多元方差分析 8．5．1 多元方差分析的理論介紹 8．5．2 多元方差分析的函數介紹 8．5．3 多元方差分析的應用示例分析 8．6 判彆分析 8．6．1 判彆分析概述 8．6．2 馬氏距離 8．6．3 多圖像平均法 8．7 實驗設計分析 8．7．1 實驗設計分析的理論介紹 8．7．2 實驗設計分析的函數介紹 8．7．3 實驗設計分析的應用示例分析第9章 隱馬爾可夫模型及統計工具箱的示範程序 9．1 隱馬爾可夫模型 9．1．1 基本理論概述 9．1．2 相關函數介紹 9．1．3 HMM在語音識彆中的應用 9．2 示範程序 9．2．1 aoctool演示程序 9．2．2 disttool演示程序 9．2．3 polytool演示程序 9．2．4 randtool演示程序 9．2．5 robustdemo演示程序 9．2．6 rsmdemo演示程序附錄 附錄A 標準正態分布函數錶 附錄B X2分布上側分位點錶 附錄C t分布上側分位點錶參考文獻
· · · · · · (收起)