《MATLAB統(tǒng)計分析與應(yīng)用:40個案例分析》從實際應(yīng)用的角度出發(fā)，以大量的案例詳細介紹了MATLAB環(huán)境下的統(tǒng)計分析與應(yīng)用。《MATLAB統(tǒng)計分析與應(yīng)用:40個案例分析》主要內(nèi)容包括：利用MATLAB制作統(tǒng)計報告或報表；從文件中讀取數(shù)據(jù)到MATLAB；從MATLAB中導(dǎo)出數(shù)據(jù)到文件；數(shù)據(jù)的平滑處理、標準化變換和極差歸一化變換；生成一元和多元分布隨機數(shù)；蒙特卡洛方法；參數(shù)估計與假設(shè)檢驗；Copula理論及應(yīng)用實例；方差分析；基于回歸分析的數(shù)據(jù)擬合；聚類分析；判別分析；主成分分析；因子分析；圖像處理中的統(tǒng)計應(yīng)用等。
《MATLAB統(tǒng)計分析與應(yīng)用:40個案例分析》可以作為高等院校本科生、研究生的統(tǒng)計學(xué)相關(guān)課程的教材或教學(xué)參考書，也可作為從事數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)管理的研究人員的參考用書。
目錄
第1章 利用MATLAB生成Word和Excel文檔 1.1 組件對象模型(COM) 1.1.1 什么是CoM 1.1.2 CoM接口 1.2 MATLAB中的ActiveX控件接口技術(shù) 1.2.1 actxcontrol函數(shù) 1.2.2 actxcontrollist函數(shù) 1.2.3 actxcontrolselect函數(shù) 1.2.4 actxserver函數(shù) 1.2.5 利用MATLAB調(diào)用COM對象 1.2.6 調(diào)用actxserver函數(shù)創(chuàng)建組件服務(wù)器 1.3 案例1：利用MATLAB生成Word文檔 1.3.1 調(diào)用actxserver函數(shù)創(chuàng)建Microsoft Word服務(wù)器 1.3.2 建立Word文本文檔 1.3.3 插入表格 1.3.4 插入圖片 1.3.5 保存文檔 1.3.6 完整代碼 1.4 案例2：利用MATLAB生成Excel文檔 1.4.1 調(diào)用actxserver函數(shù)創(chuàng)建Microsoft Excel服務(wù)器 1.4.2 新建Excel工作簿 1.4.3 獲取工作表對象句柄 1.4.4 插入、復(fù)制、刪除、移動和重命名工作表 1.4.5 頁面設(shè)置 1.4.6 選取工作表區(qū)域 1.4.7 設(shè)置行高和列寬 1.4.8 合并單元格 1.4.9 邊框設(shè)置 1.4.10 設(shè)置單元格對齊方式 1.4.11 寫入單元格內(nèi)容 1.4.12 插入圖片 1.4.13 保存工作簿 1.4.14 完整代碼第2章 數(shù)據(jù)的導(dǎo)入與導(dǎo)出 2.1 案例3：從TXT文件中讀取數(shù)據(jù) 2.1.1 利用數(shù)據(jù)導(dǎo)入向?qū)?dǎo)入TXT文件 2.1.2 調(diào)用高級函數(shù)讀取數(shù)據(jù) 2.1.3 調(diào)用低級函數(shù)讀取數(shù)據(jù) 2.2 案例4：把數(shù)據(jù)寫入TXT文件 2.2.1 調(diào)用dlmread函數(shù)寫入數(shù)據(jù) 2.2.2 調(diào)用fprintf函數(shù)寫入數(shù)據(jù) 2.3 案例5：從Excel文件中讀取數(shù)據(jù) 2.3.1 利用數(shù)據(jù)導(dǎo)入向?qū)?dǎo)入Excel文件 2.3.2 調(diào)用xlsread函數(shù)讀取數(shù)據(jù) 2.4 案例6：把數(shù)據(jù)寫入Excel文件第3章 數(shù)據(jù)的預(yù)處理 3.1 案例7：數(shù)據(jù)的平滑處理 3.1.1 smooth函數(shù) 3.1.2 smoothts函數(shù) 3.1.3 medfiltl函數(shù) 3.2 案例8：數(shù)據(jù)的標準化變換 3.2.1 標準化變換公式 3.2.2 標準化變換的MATLAB實現(xiàn) 3.3 案例9：數(shù)據(jù)的極差歸一化變換 3.3.1 極差歸一化變換公式 3.3.2 極差歸一化變換的MATLAB實現(xiàn)第4章 生成隨機數(shù) 4.1 案例10：生成一元分布隨機數(shù) 4.1.1 均勻分布隨機數(shù)和標準正態(tài)分布隨機數(shù) 4.1.2 RandStream類 4.1.3 常見一元分布隨機數(shù) 4.1.4 任意一元分布隨機數(shù) 4.2 案例11：生成多元分布隨機數(shù) 4.3 案例12：蒙特卡洛方法 4.3.1 有趣的蒙提霍爾問題 4.3.2 抽球問題的蒙特卡洛模擬 4.3.3 用蒙特卡洛方法求圓周率 4.3.4 用蒙特卡洛方法求積分 4.3.5 街頭騙局揭秘第5章 參數(shù)估計與假設(shè)檢驗 5.1 案例13：常見分布的參數(shù)估計 5.2 案例14：正態(tài)總體參數(shù)的檢驗 5.2.1 總體標準差已知時的單個正態(tài)總體均值的U檢驗 5.2.2 總體標準差未知時的單個正態(tài)總體均值的τ檢驗 5.2.3 總體標準差未知時的兩個正態(tài)總體均值的比較τ檢驗 5.2.4 總體均值未知時的單個正態(tài)總體方差的X2檢驗 5.2.5 總體均值未知時的兩個正態(tài)總體方差的比較F檢驗 5.3 案例15：分布的擬合與檢驗 5.3.1 案例描述 5.3.2 描述性統(tǒng)計量 5.3.3 統(tǒng)計圖 5.3.4 分布的檢驗 5.3.5 最終結(jié)論 5.4 案例16：核密度估計 5.4.1 經(jīng)驗密度函數(shù) 5.4.2 核密度估計 5.4.3 核密度估計的MATLAB實現(xiàn) 5.4.4 核密度估計的案例分析第6章 Copula理論及應(yīng)用實例 6.1 Copula函數(shù)的定義與基本性質(zhì) 6.1.1 二元Copula函數(shù)的定義及性質(zhì) 6.1.2 多元Copula函數(shù)的定義及性質(zhì) 6.2 常用的Copula函數(shù) 6.2.1 正態(tài)Copula函數(shù) 6.2.2 τ-Copula函數(shù) 6.2.3 阿基米德Copula函數(shù) 6.3 Copula函數(shù)與相關(guān)性度量 6.3.1 Pearson線性相關(guān)系數(shù)r 6.3.2 Kcndau秩相關(guān)系數(shù)τ 6.3.3 Spearman秩相關(guān)系數(shù)ps 6.3.4 尾部相關(guān)系數(shù)又 6.3.5 基于Copula函數(shù)的相關(guān)性度量 6.3.6 基于常用二元Copula函數(shù)的相關(guān)性度量 6.4 案例17：滬深股市日收益率的二元Copula模型 6.4.1 案例描述 6.4.2 確定邊緣分布 6.4.3 選取適當(dāng)?shù)腃opula函數(shù) 6.4.4 參數(shù)估計 6.4.5 與Copula有關(guān)的MATLAB函數(shù) 6.4.6 案例的計算與分析第7章 方差分析 7.1 案例18：單因素一元方差分析 7.1.1 單因素一元方差分析的MATLAB實現(xiàn) 7.1.2 案例分析 7.2 案例19：雙因素一元方差分析 7.2.1 雙因素一元方差分析的MATLAB實現(xiàn) 7.2.2 案例分析 7.3 案例21：多因素一元方差分析 7.3.1 多因素一元方差分析的MATLAB實現(xiàn) 7.3.2 案例分析一 7.3.3 案例分析二 7.4 案例20：單因素多元方差分析 7.4.1 單因素多元方差分析的MATLAB實現(xiàn) 7.4.2 案例分析 7.5 案例22：非參數(shù)方差分析 7.5.1 非參數(shù)方差分析的MATLAB實現(xiàn) 7.5.2 Kruskal-Wallis檢驗的案例分析 7.5.3 Friedman檢驗的案例分析第8章 數(shù)據(jù)擬合 8.1 案例23：一元線性回歸分析 8.1.1 數(shù)據(jù)的散點圖 8.1.2 調(diào)用regress函數(shù)作一元線性回歸分析 8.1.3 調(diào)用regstats函數(shù)作一元線性回歸分析 8.1.4 調(diào)用robustfit i~數(shù)作穩(wěn)健回歸 8.2 案例24：一元非線性回歸分析 8.2.1 數(shù)據(jù)的散點圖 8.2.2 調(diào)用nlinfit函數(shù)作一元非線性回歸分析 8.2.3 利用曲線擬合工具cftool作一元非線性擬合 8.3 案例25：多重回歸分析 8.3.1 調(diào)用自編reglm函數(shù)作多重回歸分析 8.3.2 調(diào)用stepwise函數(shù)作逐步回歸第9章 聚類分析 9.1 聚類分析簡介 9.1.1 距離和相似系數(shù) 9.1.2 系統(tǒng)聚類法 9.1.3 K均值聚類法 9.1.4 模糊C均值聚類法 9.2 案例26：系統(tǒng)聚類法的案例分析 9.2.1 系統(tǒng)聚類法的MATLAB函數(shù) 9.2.2 樣品聚類案例 9.2.3 變量聚類案例 9.3 案例27：K均值聚類法的案例分析 9.3.1 K均值聚類法的MATLAB函數(shù) 9.3.2 K均值聚類法案例 9.4 案例28：模糊C均值聚類法的案例分析 9.4.1 模糊C均值聚類法的MATLAB函數(shù) 9.4.2 模糊C均值聚類法案例第10章 判別分析 10.1 判別分析簡介 10.1.1 距離判別 10.1.2 貝葉斯判別 10.1.3 Fisher判別 10.2 案例29：距離判別法的案例分析 10.2.1 classify函數(shù) 10.2.2 案例分析 10.3 案例30：貝葉斯判別法的案例分析 10.3.1 NaiveBayes類 10.3.2 案例分析 10.4 案例31：Fisher判別法的案例分析 10.4.1 Fisher判別分析的MATLAB實現(xiàn) 10.4.2 案例分析第11章 主成分分析 11.1 主成分分析簡介 11.1.1 主成分分析的幾何意義 11.1.2 總體的主成分 11.1.3 樣本的主成分 11.1.4 關(guān)于主成分表達式的兩點說明 11.2 主成分分析的MATLAB函數(shù) 11.2.1 pcacov函數(shù) 11.2.2 princomp函數(shù) 11.2.3 pcarcs函數(shù) 11.3 案例32：從協(xié)方差矩陣或相關(guān)系數(shù)矩陣出發(fā)求解主成分 11.3.1 調(diào)用pcacov函數(shù)作主成分分析 11.3.2 結(jié)果分析 11.4 案例33：從樣本觀測值矩陣出發(fā)求解主成分 11.4.1 調(diào)用princomp函數(shù)作主成分分析 11.4.2 結(jié)果分析 11.4.3 調(diào)用pcares函數(shù)重建觀測數(shù)據(jù)第12章 因子分析 12.1 因子分析簡介 12.1.1 基本因子分析模型 12.1.2 因子模型的基本性質(zhì) 12.1.3 因子載荷陣和特殊方差陣的估計 12.1.4 因子旋轉(zhuǎn) 12.1.5 因子得分 12.1.6 因子分析中的正teywood現(xiàn)象 12.2 因子分析的MATLAB函數(shù) 12.3 案例34：基于協(xié)方差矩陣或相關(guān)系數(shù)矩陣的因子分析 12.4 案例35：基于樣本觀測值矩陣的因子分析 12.4.1 讀取數(shù)據(jù) 12.4.2 調(diào)用factoran 數(shù)作因子分析附錄A 圖像處理中的統(tǒng)計應(yīng)用案例 A.1 案例36：基于圖像資料的數(shù)據(jù)重建與擬合 A.1.1 案例描述 A.1.2 重建圖像數(shù)據(jù) A.1.3 曲線擬合 A.2 案例37：基于K均值聚類的圖像分割 A.2.1 灰度圖像分割案例 A.2.2 真彩圖像分割案例 A.3 案例38：基于中位數(shù)算法的運動目標檢測 A.3.1 案例描述 A.3.2 中位數(shù)算法原理 A.3.3 本案例的MATLAB實現(xiàn)一 A.3.4 本案例的MATLAB實現(xiàn)二 A.4 案例39：基于貝葉斯判別的手寫體數(shù)字識別 A.4.1 樣本圖片的預(yù)處理 A.4.2 創(chuàng)建樸素貝葉斯分類器對象 A.4.3 判別效果 A.5 案例40：基于主成分分析的圖像壓縮與重建 A.5.1 基于主成分分析的圖像壓縮與重建原理 A.5.2 圖像壓縮與重建的MATLAB實現(xiàn)附錄B MATLAB統(tǒng)計工具箱函數(shù)大全參考文獻
第1章 利用MATLAB生成Word和Excel文檔 1.1 組件對象模型(COM) 1.1.1 什么是CoM 1.1.2 CoM接口 1.2 MATLAB中的ActiveX控件接口技術(shù) 1.2.1 actxcontrol函數(shù) 1.2.2 actxcontrollist函數(shù) 1.2.3 actxcontrolselect函數(shù) 1.2.4 actxserver函數(shù) 1.2.5 利用MATLAB調(diào)用COM對象 1.2.6 調(diào)用actxserver函數(shù)創(chuàng)建組件服務(wù)器 1.3 案例1：利用MATLAB生成Word文檔 1.3.1 調(diào)用actxserver函數(shù)創(chuàng)建Microsoft Word服務(wù)器 1.3.2 建立Word文本文檔 1.3.3 插入表格 1.3.4 插入圖片 1.3.5 保存文檔 1.3.6 完整代碼 1.4 案例2：利用MATLAB生成Excel文檔 1.4.1 調(diào)用actxserver函數(shù)創(chuàng)建Microsoft Excel服務(wù)器 1.4.2 新建Excel工作簿 1.4.3 獲取工作表對象句柄 1.4.4 插入、復(fù)制、刪除、移動和重命名工作表 1.4.5 頁面設(shè)置 1.4.6 選取工作表區(qū)域 1.4.7 設(shè)置行高和列寬 1.4.8 合并單元格 1.4.9 邊框設(shè)置 1.4.10 設(shè)置單元格對齊方式 1.4.11 寫入單元格內(nèi)容 1.4.12 插入圖片 1.4.13 保存工作簿 1.4.14 完整代碼第2章 數(shù)據(jù)的導(dǎo)入與導(dǎo)出 2.1 案例3：從TXT文件中讀取數(shù)據(jù) 2.1.1 利用數(shù)據(jù)導(dǎo)入向?qū)?dǎo)入TXT文件 2.1.2 調(diào)用高級函數(shù)讀取數(shù)據(jù) 2.1.3 調(diào)用低級函數(shù)讀取數(shù)據(jù) 2.2 案例4：把數(shù)據(jù)寫入TXT文件 2.2.1 調(diào)用dlmread函數(shù)寫入數(shù)據(jù) 2.2.2 調(diào)用fprintf函數(shù)寫入數(shù)據(jù) 2.3 案例5：從Excel文件中讀取數(shù)據(jù) 2.3.1 利用數(shù)據(jù)導(dǎo)入向?qū)?dǎo)入Excel文件 2.3.2 調(diào)用xlsread函數(shù)讀取數(shù)據(jù) 2.4 案例6：把數(shù)據(jù)寫入Excel文件第3章 數(shù)據(jù)的預(yù)處理 3.1 案例7：數(shù)據(jù)的平滑處理 3.1.1 smooth函數(shù) 3.1.2 smoothts函數(shù) 3.1.3 medfiltl函數(shù) 3.2 案例8：數(shù)據(jù)的標準化變換 3.2.1 標準化變換公式 3.2.2 標準化變換的MATLAB實現(xiàn) 3.3 案例9：數(shù)據(jù)的極差歸一化變換 3.3.1 極差歸一化變換公式 3.3.2 極差歸一化變換的MATLAB實現(xiàn)第4章 生成隨機數(shù) 4.1 案例10：生成一元分布隨機數(shù) 4.1.1 均勻分布隨機數(shù)和標準正態(tài)分布隨機數(shù) 4.1.2 RandStream類 4.1.3 常見一元分布隨機數(shù) 4.1.4 任意一元分布隨機數(shù) 4.2 案例11：生成多元分布隨機數(shù) 4.3 案例12：蒙特卡洛方法 4.3.1 有趣的蒙提霍爾問題 4.3.2 抽球問題的蒙特卡洛模擬 4.3.3 用蒙特卡洛方法求圓周率 4.3.4 用蒙特卡洛方法求積分 4.3.5 街頭騙局揭秘第5章 參數(shù)估計與假設(shè)檢驗 5.1 案例13：常見分布的參數(shù)估計 5.2 案例14：正態(tài)總體參數(shù)的檢驗 5.2.1 總體標準差已知時的單個正態(tài)總體均值的U檢驗 5.2.2 總體標準差未知時的單個正態(tài)總體均值的τ檢驗 5.2.3 總體標準差未知時的兩個正態(tài)總體均值的比較τ檢驗 5.2.4 總體均值未知時的單個正態(tài)總體方差的X2檢驗 5.2.5 總體均值未知時的兩個正態(tài)總體方差的比較F檢驗 5.3 案例15：分布的擬合與檢驗 5.3.1 案例描述 5.3.2 描述性統(tǒng)計量 5.3.3 統(tǒng)計圖 5.3.4 分布的檢驗 5.3.5 最終結(jié)論 5.4 案例16：核密度估計 5.4.1 經(jīng)驗密度函數(shù) 5.4.2 核密度估計 5.4.3 核密度估計的MATLAB實現(xiàn) 5.4.4 核密度估計的案例分析第6章 Copula理論及應(yīng)用實例 6.1 Copula函數(shù)的定義與基本性質(zhì) 6.1.1 二元Copula函數(shù)的定義及性質(zhì) 6.1.2 多元Copula函數(shù)的定義及性質(zhì) 6.2 常用的Copula函數(shù) 6.2.1 正態(tài)Copula函數(shù) 6.2.2 τ-Copula函數(shù) 6.2.3 阿基米德Copula函數(shù) 6.3 Copula函數(shù)與相關(guān)性度量 6.3.1 Pearson線性相關(guān)系數(shù)r 6.3.2 Kcndau秩相關(guān)系數(shù)τ 6.3.3 Spearman秩相關(guān)系數(shù)ps 6.3.4 尾部相關(guān)系數(shù)又 6.3.5 基于Copula函數(shù)的相關(guān)性度量 6.3.6 基于常用二元Copula函數(shù)的相關(guān)性度量 6.4 案例17：滬深股市日收益率的二元Copula模型 6.4.1 案例描述 6.4.2 確定邊緣分布 6.4.3 選取適當(dāng)?shù)腃opula函數(shù) 6.4.4 參數(shù)估計 6.4.5 與Copula有關(guān)的MATLAB函數(shù) 6.4.6 案例的計算與分析第7章 方差分析 7.1 案例18：單因素一元方差分析 7.1.1 單因素一元方差分析的MATLAB實現(xiàn) 7.1.2 案例分析 7.2 案例19：雙因素一元方差分析 7.2.1 雙因素一元方差分析的MATLAB實現(xiàn) 7.2.2 案例分析 7.3 案例21：多因素一元方差分析 7.3.1 多因素一元方差分析的MATLAB實現(xiàn) 7.3.2 案例分析一 7.3.3 案例分析二 7.4 案例20：單因素多元方差分析 7.4.1 單因素多元方差分析的MATLAB實現(xiàn) 7.4.2 案例分析 7.5 案例22：非參數(shù)方差分析 7.5.1 非參數(shù)方差分析的MATLAB實現(xiàn) 7.5.2 Kruskal-Wallis檢驗的案例分析 7.5.3 Friedman檢驗的案例分析第8章 數(shù)據(jù)擬合 8.1 案例23：一元線性回歸分析 8.1.1 數(shù)據(jù)的散點圖 8.1.2 調(diào)用regress函數(shù)作一元線性回歸分析 8.1.3 調(diào)用regstats函數(shù)作一元線性回歸分析 8.1.4 調(diào)用robustfit i~數(shù)作穩(wěn)健回歸 8.2 案例24：一元非線性回歸分析 8.2.1 數(shù)據(jù)的散點圖 8.2.2 調(diào)用nlinfit函數(shù)作一元非線性回歸分析 8.2.3 利用曲線擬合工具cftool作一元非線性擬合 8.3 案例25：多重回歸分析 8.3.1 調(diào)用自編reglm函數(shù)作多重回歸分析 8.3.2 調(diào)用stepwise函數(shù)作逐步回歸第9章 聚類分析 9.1 聚類分析簡介 9.1.1 距離和相似系數(shù) 9.1.2 系統(tǒng)聚類法 9.1.3 K均值聚類法 9.1.4 模糊C均值聚類法 9.2 案例26：系統(tǒng)聚類法的案例分析 9.2.1 系統(tǒng)聚類法的MATLAB函數(shù) 9.2.2 樣品聚類案例 9.2.3 變量聚類案例 9.3 案例27：K均值聚類法的案例分析 9.3.1 K均值聚類法的MATLAB函數(shù) 9.3.2 K均值聚類法案例 9.4 案例28：模糊C均值聚類法的案例分析 9.4.1 模糊C均值聚類法的MATLAB函數(shù) 9.4.2 模糊C均值聚類法案例第10章 判別分析 10.1 判別分析簡介 10.1.1 距離判別 10.1.2 貝葉斯判別 10.1.3 Fisher判別 10.2 案例29：距離判別法的案例分析 10.2.1 classify函數(shù) 10.2.2 案例分析 10.3 案例30：貝葉斯判別法的案例分析 10.3.1 NaiveBayes類 10.3.2 案例分析 10.4 案例31：Fisher判別法的案例分析 10.4.1 Fisher判別分析的MATLAB實現(xiàn) 10.4.2 案例分析第11章 主成分分析 11.1 主成分分析簡介 11.1.1 主成分分析的幾何意義 11.1.2 總體的主成分 11.1.3 樣本的主成分 11.1.4 關(guān)于主成分表達式的兩點說明 11.2 主成分分析的MATLAB函數(shù) 11.2.1 pcacov函數(shù) 11.2.2 princomp函數(shù) 11.2.3 pcarcs函數(shù) 11.3 案例32：從協(xié)方差矩陣或相關(guān)系數(shù)矩陣出發(fā)求解主成分 11.3.1 調(diào)用pcacov函數(shù)作主成分分析 11.3.2 結(jié)果分析 11.4 案例33：從樣本觀測值矩陣出發(fā)求解主成分 11.4.1 調(diào)用princomp函數(shù)作主成分分析 11.4.2 結(jié)果分析 11.4.3 調(diào)用pcares函數(shù)重建觀測數(shù)據(jù)第12章 因子分析 12.1 因子分析簡介 12.1.1 基本因子分析模型 12.1.2 因子模型的基本性質(zhì) 12.1.3 因子載荷陣和特殊方差陣的估計 12.1.4 因子旋轉(zhuǎn) 12.1.5 因子得分 12.1.6 因子分析中的正teywood現(xiàn)象 12.2 因子分析的MATLAB函數(shù) 12.3 案例34：基于協(xié)方差矩陣或相關(guān)系數(shù)矩陣的因子分析 12.4 案例35：基于樣本觀測值矩陣的因子分析 12.4.1 讀取數(shù)據(jù) 12.4.2 調(diào)用factoran 數(shù)作因子分析附錄A 圖像處理中的統(tǒng)計應(yīng)用案例 A.1 案例36：基于圖像資料的數(shù)據(jù)重建與擬合 A.1.1 案例描述 A.1.2 重建圖像數(shù)據(jù) A.1.3 曲線擬合 A.2 案例37：基于K均值聚類的圖像分割 A.2.1 灰度圖像分割案例 A.2.2 真彩圖像分割案例 A.3 案例38：基于中位數(shù)算法的運動目標檢測 A.3.1 案例描述 A.3.2 中位數(shù)算法原理 A.3.3 本案例的MATLAB實現(xiàn)一 A.3.4 本案例的MATLAB實現(xiàn)二 A.4 案例39：基于貝葉斯判別的手寫體數(shù)字識別 A.4.1 樣本圖片的預(yù)處理 A.4.2 創(chuàng)建樸素貝葉斯分類器對象 A.4.3 判別效果 A.5 案例40：基于主成分分析的圖像壓縮與重建 A.5.1 基于主成分分析的圖像壓縮與重建原理 A.5.2 圖像壓縮與重建的MATLAB實現(xiàn)附錄B MATLAB統(tǒng)計工具箱函數(shù)大全參考文獻
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