第一篇 統計工具箱
第1章 統計工具箱簡介
1.1 統計工具箱的內容
1.2 數學符號約定
第2章 概率分布
2.1 概率密度函數
2.1.1 基本數學原理
2.1.2 有關函數介紹
2.2 累加分布函數
2.2.1 基本數學原理
2.2.2 有關函數介紹
2.3 參數估計
2.3.1 基本數學原理
2.3.2 有關函數介紹
2.4 逆累加分布函數
2.4.1 基本數學原理
2.4.2 有關函數介紹
2.5 隨機數的生成
2.5.1 隨機數生成的基本原理
2.5.2 有關函數介紹
2.6 分布函數的統計量估計
第3章 樣本描述
3.1 概述
3.2 描述集中趨勢的統計量
3.2.1 幾何均值
3.2.2 調和均值
3.2.3 算術平均值
3.2.4 中值
3.2.5 截尾均值
3.3 描述離散趨勢的統計量
3.3.1 內四分極值
3.3.2 均值絕對差
3.3.3 極差
3.3.4 方差
3.3.5 標準差
3.4 分組數據描述
3.5 包含缺失數據的樣本描述
3.6 百分位數和圖形描述
3.7 自助統計量
3.8 中心矩
3.9 相關系數
3.10 協方差矩陣
3.11 峰度和偏度
3.11.1 峰度
3.11.2 偏度
3.12 頻數表
3.13 列聯表
第4章 線性模型
4.1 方差分析
4.1.1 單因子方差分析
4.1.2 雙因子方差分析
4.1.3 多因素方差分析
4.1.4 方差分析工具
4.2 線性回歸
4.2.1 基本數學原理
4.2.2 有關函數介紹
4.2.3 應用實例
4.2.4 嶺回歸
4.3 擴展線性模型
4.4 多項式擬合
4.5 穩(wěn)健回歸
4.6 二次響應面模型
第5章 非線性模型
5.1 非線性最小二乘
5.2 決策樹
第6章 假設檢驗
6.1 單個樣本的t檢驗
6.1.1 基本數學原理
6.1.2 有關函數介紹
6.1.3 應用實例,
6.2 兩個樣本的t檢驗
6.2.1 基本數學原理
6.2.2 有關函數介紹
6.2.3 應用實例
6.3 z檢驗
第7章 分布的檢驗
7.1 Jarque-Bera檢驗
7.1.1 基本數學原理
7.1.2 有關函數介紹
7.1.3 應用實例
7.2 單樣本的Kolmogorov-Smirnov檢驗
7.2.1 基本數學原理
7.2.2 有關函數介紹
7.2.3 應用實例
7.3 兩個樣本的Kolmogorov-Smirnov檢驗
7.3.1 基本數學原理
7.3.2 有關函數介紹
7.3.3 應用實例
7.4 Lilliefors檢驗
7.4.1 基本數學原理
7.4.2 有關函數介紹
7.4.3 應用舉例
第8章 非參數檢驗
8.1 Kruskal-Wallis檢驗
8.1.1 基本數學原理
8.1.2 有關函數介紹
8.1.3 應用實例
8.2 Friedman檢驗
8.2.1 基本數學原理
8.2.2 有關函數介紹
8.2.3 應用實例
8.3 秩和檢驗
8.3.1 基本數學原理
8.3.2 有關函數介紹
8.3.3 應用舉例
8.4 符號秩檢驗
8.4.1 基本數學原理
8.4.2 關函數介紹
8.4.3 應用實例
8.5 符號檢驗
8.5.1 基本數學原理
8.5.2 有關函數介紹
8.5.3 應用實例
第9章 多元統計
9.1 判別分析
9.1.1 基本數學原理
9.1.2 有關函數介紹
9.1.3 應用綜合實例
9.2 系統聚類分析
9.2.1 基本數學原理
9.2.2 有關函數介紹
9.2.3 應用綜合實例
9.3 K均值聚類
9.4 主成分分析
9.4.1 有關函數介紹
9.4.2 應用綜合實例
9.5 因子分析
9.6 多元方差分析
9.6.1 單因素多元方差分析
9.6.2 分組聚類
9.6.3 多元比較
第10章 統計過程控制
10.1 過程控制圖
10.1.1 基本原理
10.1.2 有關函數介紹
10.2 過程性能圖
第11章 試驗設計
11.1 完全析因設計
11.1.1 基本原理
11.1.2 有關函數介紹
11.2 不完全析因設計
11.2.1 基本數學原理
11.2.2 有關函數介紹
11.2.3 應用實例
11.3 向應面設計
11.4 D-優(yōu)化設計
11.4.1 基本數學原理
11.4.2 有關函數介紹
11.4.3 綜合實例
第12章 統計圖
12.1 箱形圖
12.2 經驗累加分布函數圖
12.3 誤差條圖
12.4 函數交互等值線圖
12.5 交互畫線
12.6 交互點標注
12.7 散點矩陣圖
12.8 散點圖
12.9 添加最小二乘擬合線
12.10 正態(tài)概率圖
12.11 帕累托圖
12.12 q-q圖
12.13 回歸個案次序圖
12.14 參考多項式曲線
12.15 添加參考線
12.16 交互插值等值線圖
12.17 威布爾圖
第13章 文件輸入/輸出
13.1 文件輸入
13.2 文件輸出
第14章 統計演示
14.1 交互式方差分析工具
14.2 交互式經驗分布函數工具
14.3 一般線性模型演示
14.4 穩(wěn)健回歸與最小二乘擬合比較工具
14.5 多項式擬合工具
14.6 隨機數生成工具
第二篇 優(yōu)化工具箱
第15章 優(yōu)化工具箱概述
15.1 優(yōu)化工具箱中的函數
15.2 優(yōu)化函數的變量
15.3 參數設置
15.4 模型輸入時需要注意的問題
15.5 @(函數句柄)函數
第16章 無約束最優(yōu)化問題
16.1 單變量最小化
16.1.1 基本數學原理
16.1.2 有關函數介紹
16.2 無約束非線性規(guī)劃問題
16.2.1 基本數學原理
16.2.2 有關函數介紹
第17章 有約束最優(yōu)化問題
17.1 線性規(guī)劃
17.1.1 基本數學原理
17.1.2 有關函數介紹
17.1.3 應用實例
17.2 有約束非線性最優(yōu)化問題
17.2.1 基本數學原理
17.2.2 有關函數介紹
17.2.3 應用實例
第18章 二次規(guī)劃
18.1 基本數學原理
18.2 有關函數介紹
18.3 應用實例
第19章 多目標規(guī)劃
19.1 算法
19.2 有關函數介紹
19.3 應用實例
第20章 最大最小化
20.1 算法
20.2 有關函數介紹
20.3 應用實例
第21章 半無限問題
21.1 基本數學原理
21.2 有關函數介紹
21.3 應用實例
第22章 最小二乘問題
22.1 算法
22.2 線性最小二乘問題
22.3 非負線性最小二乘解問題
22.3.1 基本數學原理
22.3.2 有關函數介紹
22.3.3 應用實例
22.4 有約束線性最小二乘問題
22.4.1 基本數學原理
22.4.2 有關函數介紹
22.4.3 應用實例
22.5 非線性最小二乘問題
22.5.1 基本數學原理
22.5.2 有關函數介紹
22.5.3 應用實例
22.6 非線性曲線擬合問題
22.6.1 基本數學原理
22.6.2 有關函數介紹
22.6.3 應用實例
第23章 方程求解
23.1 線性方程(組)的求解
23.1.1 基本原理與算法
23.1.2 應用實例
23.2 非線性方程(組)的求解
23.2.1 非線性方程的求解
23.2.2 非線性方程組的求解
第24章 大型課題
24.1 概述
24.2 帶雅可比矩陣的非線性等式
24.3 采用梯度和Hess矩陣的非線性最小化
24.4 采用梯度和Hess稀疏模式的非線性最小化
24.5 給定邊界約束和初始條件的非線性最小化
24.6 帶等式約束的非線性最小化
24.7 帶邊界約束的二次最小化
24.8 帶邊界約束的線性最小二乘問題
24.9 帶等式約束和不等式約束的線性規(guī)劃問題
第三篇 偏微分方程數值解工具箱
第25章 偏微分方程數值解工具箱概述
第26章 偏微分方程數值解有關函數介紹
26.1 偏微分方程求解算法函數
26.2 自定義界面算法函數
26.3 幾何算法函數
26.4 畫圖算法函數
26.5 實用算法函數
26.6 自定義算法函數
第27章 利用圖形用戶界面(GUI)求解偏微分方程的一般過程
27.1 選擇應用模式
27.2 建立幾何模型
27.3 定義邊界條件
27.4 定義PDE類型和PDE系數
27.5 三角形網格剖分
27.6 PDE求解
27.7 解的圖形表達
第28章 幾種常見的偏微分方程數值求解問題
28.1 橢圓型問題
28.1.1 單位圓盤的泊松方程
28.1.2 一個離散問題
28.1.3 最小表面問題
28.1.4 區(qū)域分解問題
28.2 拋物線型問題
28.2.1 受熱金屬塊的熱傳導方程
28.2.2 放射性棒的熱擴散
28.3 雙曲線型問題
28.3.1 波動方程
28.3.2 波動方程的求解
28.4 特征值問題
28.4.1 L形薄膜的特征值和特征函數
28.4.2 圓角L形薄膜
28.4.3 方形的特征值和特征值模式
第29章 應用模式
29.1 概述
29.2 結構力學——平面應力
29.3 結構力學——平面應變
29.4 靜電學
29.5 靜磁學
29.6 交流電電磁學
29.7 直流導電介質
29.8 熱傳導
29.9 擴散問題
第四篇 樣條工具箱
第30章 樣條工具箱及樣條曲線簡介
第31章 三次樣條曲線
31.1 基本原理
31.2 三次樣條曲線的生成
第32章 分段多項式(PP)樣條曲線
32.1 基本原理
32.2 分段多項式樣條曲線的生成
第33章 B樣條曲線
33.1 基本原理
33.2 B樣條曲線的生成
第34章 有理樣條曲線
34.1 基本原理
34.2 有理樣條函數的生成
第35章 操作器類函數
第36章 樣條曲線的端點與節(jié)點處理類函數
第37章 解線性方程組類函數
第38章 樣條GUI函數
第五篇 信號處理工具箱
第39章 采樣與波形發(fā)生
第40章 模擬濾波器設計
40.1 巴特沃思濾波器
40.1.1 有關函數介紹
40.1.2 應用實例
40.2 切比雪夫濾波器
40.2.1 Chebyshev I型
40.2.2 Chebyshev II型
40.3 橢圓濾波器
40.3.1 有關函數介紹
40.3.2 應用實例
40.4 貝塞爾濾波器
40.4.1 有關函數介紹
40.4.2 應用實例
40.5 頻率變換
40.5.1 有關函數介紹
40.5.2 應用實例
40.6 模擬濾波器最小階數的選擇
40.6.1 有關函數介紹
40.6.2 應用實例
第41章 數字濾波器設計
41.1 IIR濾波器設計方法
41.2 IIR濾波器經典設計
41.2.1 IIR濾波器完全設計函數
41.2.2 模擬濾波器變換法
41.3 FIR濾波器設計方法
41.3.1 FIR窗函數設計
41.3.2 最優(yōu)FIR濾波器設計
第42章 濾波器分析
42.1 時間響應
42.2 頻率響應
42.3 零極點圖
42.4 相時延
42.5 群延遲
第43章 隨機信號的參數模型和功率譜估計
43.1 相關函數的估計
43.2 經典功率譜估計
43.3 AR模型功率譜估計
43.4 基于特征分解功率譜估計方法
43.4.1 MUSIC算法——Multiple Signal Classification(多信號分類法)
43.4.2 MVDR算——Minimum Varivance Distortionless Response(最小方差無失真響應)
第六篇 曲線擬合工具箱
第44章 數據預處理
44.1 輸入數據集
44.1.1 打開曲線擬合工具界面
44.1.2 輸入數據集
44.2 數據的查看
44.2.1 散點圖方式
44.2.2 工作表方式
44.3 數據的預處理
44.3.1 平滑數據
44.3.2 排除法和區(qū)間排除法
44.3.3 其他數據預處理方法
第45章 曲線擬合
45.1 有關函數介紹
45.1.1 多項式擬合函數
45.1.2 其他函數
45.2 曲線的參數擬合
45.3 非參數擬合
45.4 基本的擬合界面
參考文獻
鄂公網安備 42010302001612號 