第一天  MATLAB编程基础

MATLAB简介

Ø  MathWorks公司和MATLAB产品介绍

Ø  课程设置，教材介绍

Ø  MATLAB的安装与启动

MATLAB 用户界面

本节介绍MATLAB开发环境和用户界面的主要功能. 这些功能的具体应用会在后面的章节中进一步细化讲解。

Ø  MATLAB工作界面

Ø  命令窗口（Command Window）

Ø  历史命令窗口（Command History）

Ø  当前目录窗口（Current Directory）

Ø  工作空间窗口（Workspace）

Ø  程序编辑窗口（Editor）

Ø  MATLAB帮助系统

Ø  从文件中读取数据

Ø  保存和加载变量

Ø  绘图与图形修饰

变量、表达式、数组运算

本节介绍如何输入MATLAB指令，创建和读取变量中的数据，如何进行数组运算。

Ø  变量的定义与赋值

Ø  数据类型

Ø  数据输出格式

Ø  常用函数

Ø  矩阵的定义

Ø  特殊矩阵

Ø  高维数组

Ø  定义元胞数组（Cell Array）

Ø  定义结构体数组

Ø  定义数据集和数据表

Ø  矩阵的算术运算

Ø  矩阵的关系运算

Ø  矩阵的逻辑运算

Ø  矩阵的其他常用运算

MATLAB程序设计

要想充分利用MATLAB强大的功能解决复杂的问题，就不得不自己编写程序，这就需要了解MATLAB的程序文件——M文件。M文件分脚本文件和函数文件。本节开始先介绍脚本文件和函数文件。之后介绍MATLAB的程序流程控制方法以及程序调试方法，接下来介绍匿名函数、子函数和嵌套函数的概念。

Ø  M文件——脚本文件和函数文件

Ø  MATLAB语言的流程结构

Ø  编写自己的脚本文件

Ø  编写自己的函数文件

Ø  程序调试

Ø  匿名函数、子函数与嵌套函数

第二天  MATLAB数据读写、可视化和描述性统计

从TXT文件中读取数据

TXT文件是纯文本文件，本节以TXT文件为例，介绍从文本文件中读取数据的方法。包括界面操作和编程操作。

Ø  利用界面操作导入TXT文件

Ø  调用函数读取数据

把数据写入TXT文件

本节介绍把数据写入文本文件的方法。

Ø  调用函数写数据到TXT文件

从EXCEL文件中读取数据

本节介绍从Excel文件中读取数据的方法。

Ø  利用界面操作导入Excel文件

Ø  调用函数读取数据

把数据写入EXCEL文件

本节介绍把数据写入Excel文件的方法。

Ø  调用函数写数据到Excel文件

图形对象与图形对象句柄

在对数据进行计算分析时，图形能非常直观地展现数据所包含的规律，而MATLAB提供了非常丰富的绘图函数，并且能通过多种属性设置绘制出各种各样的图形，本节将对图形对象与图形对象句柄、二维绘图、三维绘图、图形的打印和输出等内容作详细介绍。

Ø  图形对象与图形对象句柄

1   句柄式图形对象

2   获取图形对象属性名称和属性值

3   设置图形对象属性值

Ø  二维图形绘制

1   基本二维绘图函数 

2   二维图形修饰和添加注释

3   常用统计绘图函数 

4   特殊二维绘图函数

Ø  三维图形绘制

1   常用三维绘图函数

2   三维图形的修饰和添加注释

Ø  图形的打印和输出

1   把图形复制到剪贴板

2   把图形导出到文件 

3   打印图形

数据预处理

数据导入到MATLAB之后，通常需要对数据进行一些预处理，例如平滑处理（或去噪）、标准化变换和极差归一化变换等。本节介绍数据预处理的MATLAB实现。

Ø  数据的平滑处理

Ø  数据的标准化变换

Ø  数据的极差归一化变换

分布、随机数及蒙特卡洛模拟

本节主要介绍常用概率分布及概率计算，产生各种分布随机数，以及基于随机数的蒙特卡洛模拟。

Ø  概率分布

Ø  统计工具箱中的分布

Ø  产生随机数

Ø  随机数流

Ø  任意分布的随机数

Ø  蒙特卡洛（Monte Carlo）模拟

描述性统计量和统计图

本节介绍描述性统计量和常用统计图，主要内容包括：

Ø  计算描述性统计量

Ø  常用统计图

第三天  MATLAB统计应用与数据挖掘

参数估计与假设检验

本节以案例形式介绍参数估计和假设检验这两种重要的统计推断形式。主要内容包括：

Ø  常见分布的参数估计

Ø  正态总体参数的检验

数据分布拟合与检验

在某些统计推断中，通常假定总体服从一定的分布（例如正态分布），然后在这个分布的基础上，构造相应的统计量，根据统计量的分布作出一些统计推断，而统计量的分布通常依赖于总体分布的假设，也就是说总体所服从的分布在统计推断中是至关重要的，会影响到结果的可靠性。本节介绍根据样本观测数据拟合总体的分布，并进行分布的检验。

Ø  分布的拟合与检验

Ø  核密度（kernel density）估计

方差分析

在生产实践和科学研究中，经常要研究生产条件或试验条件的改变对产品的质量和产量有无影响。如在农业生产中，需要考虑品种、施肥量、种植密度等因素对农作物收获量的影响；又如某产品在不同的地区、不同的时期，采用不同的销售方式，其销售量是否有差异。在诸影响因素中哪些因素是主要的，哪些因素是次要的，以及主要因素处于何种状态时，才能使农作物的产量和产品的销售量达到一个较高的水平，这就是方差分析所要解决的问题。本节内容包括：

Ø  单因素一元方差分析

Ø  双因素一元方差分析

Ø  多因素一元方差分析

Ø  多元方差分析

Ø  Kruskal-Wallis单因素方差分析

Ø  Friedman秩方差分析

回归分析

在自然科学、工程技术和经济活动等各种领域，经常需要根据实验观测数据 研究因变量和自变量之间的关系，回归分析是研究变量之间相关关系的数学工具，本节结合案例介绍线性和非线性回归。

Ø  散点图

Ø  相关系数和协方差

Ø  线性模型

Ø  非线性模型

常用数据挖掘方法

本节结合案例介绍常用的数据挖掘方法。

Ø  聚类分析

Ø  判别分析

Ø  主成分分析