MATLAB机率与数理统计 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书具有如下特点：
　　第一，注意机率与数理统计的思想方法介绍。在阐述某一统计概念方法时，一般是从具体实例开始引出相关内容，或是以具体实例结束相关内容。
　　第二，本书在重视公式和定理推导的同时，也重视MATLAB应用于机率与数理统计方法时的简单性、实用性和可操作性。实际中，机率与统计几乎遍及各个领域，成为解决实际问题的重要工具。
　　第三，凸显了知识的技能化和应用意识的养成。
　　经由对本书的学习，读者不仅可以掌握机率与数理统计的内容，同时也能初步掌握使用MATLAB进行资料处理的基本方法和技巧。
 
　　本书介绍机率与数理统计的基本原理、典型应用，以及使用 MATLAB 进行实际工程分析的基本方法。全书共分9章。第1章介绍 MATLAB 的资料基础；第2章介绍机率与数理统计基本概念，包括随机事件及其机率、事件及运算、条件机率与事件的独立性等内容；第3章介绍多维随机向量，包括二维随机向量、随机向量的分佈、二维随机向量的数位特征等内容；第4章介绍统计估计及统计特征，包括统计图的绘制、变数分佈估计及机率分佈的统计特征等内容；第5章介绍统计检验方法——假设检验，包括假设检验概述、单正态总体的假设检验等内容；第6章介绍方差分析及曲线拟合，包括因素方差分析及资料曲线拟合等内容；第7章介绍回归分析，包括一元线性回归分析、多元线性回归分析、偏最小二乘回归分析等内容；第8章介绍多元统计分析，包括因素分析、聚类分析及判别分析等内容；第9章介绍隐马尔可夫模型及统计工具箱的范例程式，包括隐马尔可夫模型、范例程式等内容。

作者简介

温坤礼（校订者）

　　台湾花莲人

　　现任：
　　建国科技大学电机工程系教授(灰色系统分析研究室)
　　台湾灰色系统学会秘书长

　　学历：
　　国立中央大学机械工程研究所系统组博士
　　逢甲大学自动控制研究所硕士
　　逢甲大学电机系学士

序

前言

1 MATLAB 的资料基础
1.1 MATLAB 的主要功能
1.1.1 MATLAB 简介
1.1.2 MATLAB 的资料及数值分析
1.1.3 MATLAB 矩阵的建立及基本操作
1.1.4 符号运算
1.1.5 MATLAB 的绘图功能
1.1.6 MATLAB 资料类型及输出输入
1.2 MATLAB 的程式
1.2.1 关系及逻辑运算
1.2.2 M 函数档
1.2.3 M 文件
1.2.4 程式控制语句
1.2.5 编写程式要点2 机率与数理统计基本概念51

2 随机事件及其机率
2.1.1 随机事件
2.1.2 机率
2.1.3 排列与组合
2.1.4 古典机率
2.2 事件及运算
2.3 条件机率与事件的独立性
2.3.1 条件机率
2.3.2 乘法公式
2.3.3 独立性
2.4 机率空间
2.4.1 基本概念
2.4.2 机率空间
2.5 总体样本
2.5.1 总体与样本的基础
2.5.2 分佈定理
2.6 统计量与抽样分佈
2.6.1 统计量
2.6.2 经验分佈函数
2.6.3 x2 分佈
2.6.4 t 分佈
2.6.5 F 分佈
2.6.6超几何分佈
2.6.7 常态分佈
2.6.8 常态总体的样本均值与样本方差的分佈
2.6.9 机率密度函数对比──直方图估计法
2.7 统计检验
2.7.1 统计检验的基本原理
2.7.2 异常值检验
2.7.3 方差检验
2.7.4 分佈拟合检验

3 多维随机变数
3.1 二维随机变数
3.1.1 二维随机变数的定义
3.1.2 离散型随机向量
3.1.3 连续型随机向量
3.1.4 随机向量的均匀分佈
3.2 随机向量的分佈
3.2.1 边缘分佈
3.2.2 条件分佈
3.2.3 二维常态分佈
3.3 随机向量函数的分佈
3.3.1 二维随机向量函数的概念
3.3.2 函数分佈
3.4 二维随机向量的数位特征
3.4.1 数学期望值
3.4.2 边缘分佈的期望与方差
3.4.3 协方差
3.4.4 相关系数
3.4.5 矩与协方差矩阵
3.5 大数定律与中心极
3.5.1 切比雪夫不等式
3.5.2 大数定律
3.5.3 中心极限定理

4 统计估计及统计特征
4.1 统计图的绘制
4.1.1 盒状图
4.1.2 分佈图
4.1.3 散度图
4.2 变数分佈估计
4.2.1 频率分佈表与频率直方图
4.2.2 五数概括与盒状图
4.3 参数的点估计
4.3.1 矩估计法
4.3.2 极大似然估计法
4.3.3 估计量的性能分析
4.4 区间估计
4.4.1 区间估计的概念
4.4.2 单常态总体参数的区间估计
4.4.3 单侧置信区间
4.5 机率分佈的统计特征
4.5.1 机率密度和累积分佈密度
4.5.2 机率分佈的均值和方差

5 统计检验方法──假设检验
5.1 假设检验概述
5.1.1 假设检验的逻辑
5.1.2 假设检验的步骤
5.1.3 检验的p 值
5.1.4 假设检验错误与势函数
5.1.5 假设检验与区间估计的关系
5.2 单常态总体的假设检验
5.2.1 总体均值的检验
5.2.2 总体 N(μ, σ2) 方差σ2的检验
5.3 两常态总体参数的假设检验
5.3.1 方差未知但相等时两个常态总体均值的检验
5.3.2 两个常态总体方差齐性（相等）的检验
5.4 非常态总体参数的假设检验
5.5 变数分佈形态的检验
5.5.1 x2 拟合优度检验
5.5.2 K LIMOROPOB-C MHPHOB 检验
5.5.3 常态性检验
5.5.4 符号检验法
5.5.5 秩和检验法

6 方差分析及曲线拟合
6.1 方差分析的相关概念
6.1.1 基本概念
6.1.2 方差分析的必要性
6.1.3 方差分析的基本想法
6.2 单因素方差分析
6.2.1 单因素统计模型及检验方法
6.2.2 效应与误差方差的估计
6.2.3 重复数相同的方差分析
6.2.4 多重比较
6.2.5 方差齐性检验
6.3 双因素方差分析
6.3.1 双因素无重复实验的方差分析
6.3.2 双因素重复实验的方差分析
6.3.3 多因素方差分析
6.4 资料曲线拟合
6.4.1 多项式拟合
6.4.2 连分式展开及连分式的有理近似
6.4.3 有理式拟合
6.4.4 函数线性组合的曲线拟合方法
6.4.5 最小二乘曲线拟合
6.5 二次响应曲面模型

7 回归分析
7.1 一元线性回归分析
7.1.1 一元线性回归分析的基本定义
7.1.2 未知参数估计
7.1.3 回归方程的显着性检验
7.1.4 利用回归方程进行预测
7.1.5 一元非线性回归模型
7.2 多元线性回归分析
7.2.1 多元线性回归分析的基本定义
7.2.2 矩阵表示法
7.2.3 未知参数估计
7.2.4 误差方差σ2的估计
7.2.5 有关的统计推断
7.3 偏最小二乘回归分析
7.3.1 偏最小二乘回归方法的资料结构与建模思想
7.3.2 偏最小二乘回归方法的演算法步骤
7.3.3 偏最小二乘回归方法的辅助分析

8多元统计分析
8.1 引言
8.2 因素分析
8.2.1 因素分析的理论介绍
8.2.2 因素分析的函数介绍
8.2.3 因素分析的应用示例分析
8.3 聚类分析
8.3.1 聚类分析的理论介绍
8.3.2 聚类分析的函数介绍
8.3.3 聚类分析的应用示例分析
8.4 正交实验设计分析
8.4.1 正交表分析
8.4.2 不考虑交互作用正交实验设计的基本程式分析
8.4.3 正交实验设计分析的应用示例分析
8.5 多元方差分析
8.5.1 多元方差分析的理论介绍
8.5.2 多元方差分析的函数介绍
8.5.3 多元方差分析的应用示例分析
8.6 判别分析
8.6.1 判别分析概述
8.6.2 马氏距离
8.6.3 多图形平均法
8.7 实验设计分析
8.7.1 实验设计分析的理论介绍
8.7.2 实验设计分析的函数介绍
8.7.3实验设计分析的应用示例分析

9 隐藏式马可夫模型及统计工具箱的示范程式
9.1 隐藏式马可夫模型
9.1.1 基本理论
9.1.2 相关函数介绍
9.1.3 HMM 在语音识别中的应用
9.2 示范程式
9.2.1 aoctool 函数
9.2.2 disttool 函数
9.2.3 polytool 函数
9.2.4 randtool 函数
9.2.5 robustdemo 函数
9.2.6 rsmdemo 函数

附录
参考文献

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作为一名对人工智能和机器学习领域充满好奇的学生，我深知概率论和数理统计是构建这些强大算法的基石。我曾尝试过多种学习资料，但总觉得在理解这些理论的底层逻辑以及如何将其应用到具体的模型构建上存在困难。《MATLAB机率与数理统计》这本书，以一种独到且高效的方式，将抽象的数学理论与MATLAB的强大功能结合了起来。书中对于诸如概率图模型、隐马尔可夫模型、贝叶斯网络等在人工智能领域至关重要的模型，都进行了详细的讲解，并且提供了相应的MATLAB实现。这让我能够亲手实践，深入理解这些模型的内部工作原理。例如，在讲解条件随机场（CRF）时，书中不仅介绍了CRF的数学模型，还通过MATLAB代码演示了如何训练一个CRF模型来解决序列标注问题。这让我能够更清晰地看到理论是如何转化为实际应用的。此外，书中对采样方法（如MCMC）的讲解也十分到位，这对于理解许多复杂的概率模型至关重要，并且提供了相应的MATLAB代码实现。这本书的优点在于它能够将看似晦涩的数学理论，通过MATLAB的具象化，变得生动易懂。它不仅帮助我打下了坚实的数学基础，更为我未来的机器学习研究和开发提供了强大的工具支持。我个人认为，对于任何想要深入理解人工智能和机器学习的人来说，这本书都是一份不可或缺的资源。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在城市规划和交通工程领域工作的工程师，在工作中，我经常需要分析交通流量数据，预测交通需求，评估交通拥堵的风险，以及优化交通信号灯配时。这些任务都离不开概率论和数理统计的知识。《MATLAB机率与数理统计》这本书，以其高度的实用性和工程导向，成为了我在工作中解决实际问题的得力助手。书中关于离散事件仿真、排队论模型以及随机过程在交通流分析中的应用，讲解得非常生动。例如，在交通流仿真方面，书中介绍了如何利用MATLAB构建交通仿真模型，模拟车辆的行为和相互作用，并对仿真结果进行统计分析，这对于我评估交通拥堵的风险和测试不同的交通控制策略非常有帮助。在交通需求预测方面，书中提供了多种回归分析和时间序列分析的方法，并用MATLAB代码进行了详细的演示，这让我能够更准确地预测未来的交通需求。此外，书中还涉及了概率密度函数在交通流量分布分析中的应用，以及如何利用假设检验来评估不同交通管理措施的效果，这些都为我的工作提供了宝贵的思路和方法。这本书的优势在于它将抽象的数学概念与具体的交通工程问题相结合，并且提供了可以直接操作的MATLAB代码，大大提高了我的工作效率。它不仅仅是一本教科书，更像是一位经验丰富的交通统计分析师，随时准备为我提供解决方案。我强烈推荐这本书给所有在城市规划和交通工程领域工作的工程师，它将极大地提升你们的数据分析和问题解决能力。

评分☆☆☆☆☆

作为一个刚刚踏入信号处理领域的研究生，我发现自己对随机信号分析、滤波理论以及系统辨识等概念感到非常困惑。理论知识的学习过程中，我常常难以将抽象的数学公式与实际的信号处理任务联系起来。《MATLAB机率与数理统计》这本书，以其独特的视角，将概率论和数理统计的知识与MATLAB强大的信号处理工具箱紧密结合，为我提供了极大的帮助。书中对于随机过程的定义、性质以及其在信号处理中的应用，讲解得非常透彻。例如，书中关于自相关函数和功率谱密度的讲解，以及如何利用MATLAB计算和可视化这些特征，让我能够更深入地理解随机信号的统计特性。在滤波理论方面，书中详细介绍了维纳滤波和卡尔曼滤波等经典算法，并提供了用MATLAB实现这些滤波器的详细代码，这对于我进行信号去噪和目标跟踪非常有帮助。此外，书中对系统辨识的讲解，也为我理解如何从观测数据中估计未知系统的模型参数提供了指导，并提供了相应的MATLAB实现。这本书的优点在于它不仅讲解了理论，更重要的是展示了如何将这些理论应用到实际的信号处理问题中，并且提供了可以直接运行的代码。它让我能够快速地掌握信号处理中的关键技术，并将其应用于我的实验和研究中。我真心推荐这本书给所有在信号处理领域学习和工作的同仁，它将成为你们不可或缺的学习伙伴。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在生物医学工程领域进行研究的博士生，研究中经常涉及到大量的生物数据分析，比如基因表达数据的统计检验，医学影像的分割和分类，以及临床试验的数据分析。这些都离不开扎实的概率论和数理统计知识。《MATLAB机率与数理统计》这本书成为了我学习和研究中的重要工具。这本书最令我赞赏的是它在理论讲解的同时，非常注重与MATLAB的结合，以及在生物医学领域的实际应用。例如，在基因组学研究中，书中讲解了如何利用假设检验来筛选差异表达基因，并提供了用MATLAB进行t检验、ANOVA等统计分析的完整代码。这对于我处理高通量基因测序数据非常有帮助。在医学影像分析方面，书中介绍了多种图像分割和配准的统计方法，例如基于模型的分割和基于特征匹配的配准，并提供了用MATLAB实现这些算法的示例。这为我进行医学影像的定量分析提供了技术支持。此外，书中还涉及了生存分析、ROC曲线分析等在医学领域至关重要的统计方法，并提供了详细的MATLAB实现。这本书的优势在于它能够将复杂的数学概念转化为易于理解和操作的MATLAB代码，从而加速我的研究进程。它不仅是一本教科书，更像是一位资深的统计学家和MATLAB专家，随时准备为我的研究提供帮助。我强烈推荐这本书给所有在生物医学工程领域的研究人员，它将极大地提升你们的数据分析能力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对天文学和天体物理学领域充满热情的业余爱好者，同时也是一名对数据分析有着较高要求的爱好者。在研究和分析天文观测数据时，统计方法是必不可少的工具，例如星系分类、天体参数估计、噪声过滤等。我曾尝试过一些通用的统计书籍，但总觉得与天文领域的具体应用场景关联度不高。《MATLAB机率与数理统计》这本书，以其高度的工程性和数学严谨性，为我带来了巨大的帮助。书中关于统计推断、模型选择以及数据可视化等章节，对我分析天文数据非常有启发。例如，在处理望远镜观测数据时，书中提供的关于误差分析和数据拟合的方法，让我能够更准确地评估天体参数，并了解其不确定性。书中关于蒙特卡罗模拟的讲解，也让我能够模拟天体演化过程，或者评估不同模型在拟合观测数据时的表现。最让我感到惊喜的是，书中还涉及了一些与天文学领域相关的统计方法，例如利用泊松分布来描述恒星计数，或者利用最大似然估计来拟合星系的光度函数。虽然这些例子可能不是直接针对天文，但其背后的思想和MATLAB实现方法，都可以灵活地迁移到我的天文学研究中。这本书的叙述方式非常清晰，将复杂的数学概念分解为易于理解的步骤，并且通过MATLAB代码提供了直观的演示。它让我能够将我对天文学的兴趣与数据分析能力相结合，更深入地探索宇宙的奥秘。

评分☆☆☆☆☆

作为一名在图像处理领域进行研究生阶段学习的学生，我经常需要处理大量的实验数据，并进行各种统计分析来验证我的算法和模型。我曾尝试过不同的编程语言和统计软件，但始终觉得在效率和灵活性上有所欠缺。直到我发现了《MATLAB机率与数理统计》这本书，我才找到了一个完美的解决方案。这本书最大的特色在于它将数学理论与MATLAB强大的矩阵运算和可视化能力紧密结合。在图像去噪和图像分割等领域，我经常需要用到各种概率模型，例如高斯混合模型、马尔可夫随机场等。书中对这些模型的原理讲解清晰透彻，并且提供了用MATLAB实现的详细代码，让我能够快速地将这些模型应用到我的图像处理任务中。例如，在讲解高斯混合模型时，书中不仅介绍了EM算法的数学原理，还提供了用MATLAB代码实现EM算法进行模型参数估计的示例，这让我能够深入理解模型的学习过程。此外，书中对统计推断在图像识别和特征提取中的应用也有详尽的阐述，例如利用假设检验来比较不同算法的性能，以及利用主成分分析来降维和提取图像特征，这些都为我的研究提供了宝贵的思路和方法。这本书的语言风格非常严谨，同时又不失易懂，使得我在学习过程中能够充分吸收理论知识，并将其转化为实际的MATLAB编程操作。它的内容安排逻辑性很强，由基础的概率论概念逐步深入到复杂的数理统计模型，让我能够循序渐进地掌握相关知识。我真心推荐这本书给所有从事图像处理及相关领域的科研人员和学生，它能极大地提高你们的研究效率和问题解决能力。

评分☆☆☆☆☆

我是一名在读的工程硕士，最近在学习信号处理相关的课程，遇到了不少涉及概率论和数理统计的难题。我尝试过好几本相关的教材，但总感觉有些地方讲得不够深入，或者例子不够贴切，始终无法建立起一个完整的知识体系。直到我偶然翻到了《MATLAB机率与数理统计》这本书，我才真正体会到了“豁然开朗”的感觉。这本书的内容涵盖了概率论和数理统计的绝大部分核心概念，而且最让我惊喜的是，它将理论知识与MATLAB的实际应用完美地结合在了一起。书中的每一个理论概念，作者都提供了相应的MATLAB代码示例，让我能够亲手实践，加深理解。例如，在讲解概率分布时，书中不仅详细介绍了各种离散和连续概率分布的定义、性质和应用场景，还提供了使用MATLAB生成这些分布的随机数、绘制概率密度函数和累积分布函数的方法。这让我不再是纸上谈兵，而是能够直观地观察到这些分布的形状和特性。在数理统计部分，从参数估计到假设检验，再到回归分析和方差分析，书中都给出了详尽的讲解和MATLAB的实现。特别是对于一些统计推断的算法，作者用清晰易懂的语言阐述了其背后的数学原理，并通过MATLAB代码展示了如何一步步地完成计算和分析。这本书的另一大亮点是其内容的组织结构。它并非简单地罗列公式和定理，而是循序渐进，由浅入深，非常适合初学者入门。同时，对于有一定基础的读者，书中的进阶内容和实际案例也能提供不少启发。我特别喜欢书中关于蒙特卡罗方法和数值积分的章节，它们在很多工程问题中都有广泛的应用，而这本书提供的MATLAB实现方法非常实用。总的来说，这本书不仅是一本优秀的教科书，更是一本极具参考价值的工具书，它帮助我高效地掌握了概率与数理统计的知识，并将其应用到我的学习和研究中。

评分☆☆☆☆☆

我是一名对金融工程领域充满兴趣的学生，目前正在系统地学习相关的量化分析方法。在众多需要掌握的工具中，概率论和数理统计占据了核心地位。我之前尝试了不同的学习路径，包括阅读大量的理论书籍，参加线上课程，但总感觉在将理论转化为实际操作时存在一个断层。《MATLAB机率与数理统计》这本书恰好填补了这个空白。它以一种非常接地气的方式，将抽象的概率统计概念与MATLAB强大的计算能力结合起来。书中对于“金融中的概率统计应用”这一块的讲解，让我眼前一亮。例如，在讲解风险管理时，书中不仅介绍了VaR（风险价值）和CVaR（条件风险价值）的计算方法，还通过MATLAB代码演示了如何利用蒙特卡罗模拟来估计这些风险指标。这让我能够更直观地理解风险的量化过程。在期权定价方面，书中也详细介绍了Black-Scholes模型，并提供了利用MATLAB进行期权定价的数值计算方法，这对于我理解期权定价的原理和实际操作非常有帮助。此外，书中还涉及了许多在金融领域非常重要的统计方法，如回归分析在资产定价中的应用，以及时间序列分析在预测金融市场走势中的应用，这些都提供了非常实用的MATLAB实现。这本书的优势在于它不仅仅局限于理论的阐述，更强调动手实践。每一个章节都配有丰富的MATLAB代码示例，而且这些代码不仅能够运行，还被作者精心设计，能够清晰地展示理论概念的实际意义。对于我这样希望将理论知识应用于金融实践的学生来说，这本书无疑是不可多得的宝藏。它让我在理论学习和实际操作之间建立起了一条坚实的桥梁。

评分☆☆☆☆☆

作为一名初涉数据科学领域的从业者，我深知扎实的数学基础是多么重要，尤其是概率论和数理统计。之前我阅读过一些国内外的经典教材，但总觉得内容过于抽象，脱离实际，或者在编程实现方面缺乏指导。直到我接触了《MATLAB机率与数理统计》，我才找到了一本真正能够指导我解决实际问题的“利器”。这本书最吸引我的地方在于它鲜明的“实战”导向。作者并没有拘泥于理论的完美，而是将重点放在如何利用MATLAB解决实际的概率统计问题上。书中大量的案例分析，从最基础的随机数生成到复杂的统计建模，都提供了完整的MATLAB代码，并且对代码的每一部分都进行了详细的解释。我印象特别深刻的是，书中在介绍贝叶斯统计时，不仅仅是讲解了理论公式，还通过MATLAB代码演示了如何构建贝叶斯模型，如何进行后验分布的计算和推断，这对于我理解和应用贝叶斯方法至关重要。此外，书中对一些进阶主题，如时间序列分析、聚类分析和主成分分析等，也都进行了深入的探讨，并提供了相应的MATLAB实现。这些内容对于我进行数据探索和特征工程非常有帮助。这本书的语言风格也非常平实易懂，避免了过多晦涩的数学术语，使得非数学专业背景的读者也能轻松理解。而且，书中对MATLAB的函数和工具箱的运用技巧也讲解得非常到位，让我能够更高效地编写代码，节省了不少摸索的时间。我已经在我的实际工作中应用了书中的一些方法，例如利用MATLAB进行A/B测试的假设检验，以及构建简单的预测模型，都取得了不错的效果。这本书无疑是我数据科学学习道路上的一笔宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

我是一名有着丰富工程项目经验的工程师，在实际工作中，经常需要对实验数据进行分析，评估工程方案的可靠性，或者对测量误差进行评估。虽然我对基础的统计学知识有所了解，但往往在面对复杂的数据分析任务时，感到力不从心。《MATLAB机率与数理统计》这本书则为我打开了新的视野。这本书最大的吸引力在于其高度的实用性和工程导向。作者并没有停留在理论层面的空泛讨论，而是将大量的工程案例融入到讲解中，并且提供了相应的MATLAB代码实现。例如，在工程可靠性分析中，书中讲解了如何利用极值理论来预测结构的极端荷载，以及如何进行寿命预测，并提供了用MATLAB进行这些计算的完整代码。这让我能够直接将书中的方法应用到我的实际工程项目中，大大提高了工作效率。在测量误差分析方面，书中详细介绍了误差传播的原理，以及如何利用最小二乘法来拟合测量数据，并给出了相应的MATLAB实现。这对于我进行精密测量和数据校正非常有帮助。这本书的语言风格非常直接，没有过多的修饰，直击核心问题。对于我这样希望快速掌握实用技能的工程师来说，这种风格非常契合。而且，书中对MATLAB工具箱的讲解也非常到位，让我能够充分利用MATLAB的强大功能来解决工程中的实际问题。总而言之，这本书为我提供了一个将理论知识转化为工程实践的有效途径，它不仅让我巩固了已有的知识，更让我学习到了许多新的、实用的分析方法。