前言

MATLAB是当今最优秀的科技应用软件之一，它以强大的科学计算与可视化功能、简单易学的应用方式、开放式的扩展环境，特别是所附带的30多种面向不同领域的工具箱支持，使得它在许多科学领域中成为计算机辅助设计和分析、算法研究和应用开发的基本工具和首选平台.

在我们的生活中，统计无处不在，大到国计民生，小到个人起居，无不与统计息息相关，与统计有关的论著也如春日繁花.但就目前情况来看，详细介绍统计与MATLAB相结合并应用于数学建模的论著并不多见，并且大多只是MATLAB统计工具箱的中文翻译，或者在概率论与数理统计的教材中加入一些MATLAB程序，它们普遍存在的问题就是缺乏具体的建模案例分析，并且在统计的建模应用方面缺乏系统的理论融入分析和编程实现过程.为了更好地适应高等院校数学建模的需要，实现建模过程中“概率与统计”理论分析与编程实现的有机结合，我们编写了本书.

本书具有以下特点：

1.注意概率论与数理统计的思想方法的介绍.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，或者是以具体实例结束相关内容.

2.本书在介绍概率论与数理统计的公式和定理推导时，会详细介绍该知识在MAT-LAB中的实现和操作方法.实际中，概率与统计几乎遍及各个领域，成为解决数学建模中实际问题的重要工具.

3.突出了数理统计知识在数学建模中的分析方法和使用技巧.在介绍每一个知识点的同时，会配以相应的建模实例分析，给出详细完整的建模分析过程、求解过程以及实现代码.

本书内容共分8章，书后有附录.第1章介绍MATLAB基础知识；第2章介绍概率论基础知识及其在MATLAB中的实现，包括随机事件和概率、随机变量及其分布、随机变量的数字特征等内容；第3章介绍统计估计及统计特征，包括统计图的绘制、随机变量的分布与估计等；第4章介绍参数估计与假设检验，包括随机变量的概率密度计算、参数估计、假设检验等；第5章介绍方差分析，包括单因子方差分析和双因子方差分析等；第6章介绍回归分析，包括一元线性回归分析、多元线性回归分析和逐步回归分析等；第7章介绍因子分析；第8章介绍马尔可夫链，包括了马尔可夫链的理论基础和相应的马尔可夫链建模实例分析；附录主要介绍两个概率统计建模的实例分析和详细实现过程.

本书由汪祥莉老师组织编写和统稿，具体编写分工如下：

武汉理工大学计算机科学与技术学院的汪祥莉老师负责第1章、第2章、第4章、第7章和附录的编写；国防信息学院四系的孙琳老师负责第3章、第5章、第6章和第8章的编写工作.

本书在编写过程中参考了许多专家、学者的论著文献，在此一并向有关作者致谢.由于作者水平有限，编写时间紧张，书中难免存在疏漏和失误，恳请读者给予批评指正.

编者