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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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