Отклонение
V = var(A)V = var(A,w)V = var(A,w,'all')V = var(A,w,dim)V = var(A,w,vecdim)V = var(___,nanflag) возвращает отклонение элементов V = var(A)A вдоль первого измерения массива, размер которого не равняется 1.
Если A является вектором наблюдений, отклонение является скаляром.
Если A является матрицей, столбцы которой являются случайными переменными и чьи строки являются наблюдениями, V является вектором - строкой, содержащим отклонения, соответствующие каждому столбцу.
Если A является многомерным массивом, то var(A) обрабатывает значения вдоль первого измерения массива, размер которого не равняется 1 как векторы. Размер этой размерности становится 1, в то время как размеры всех других размерностей остаются то же самое.
Отклонение нормализовано количеством observations-1 по умолчанию.
Если A является скаляром, var(A) возвращает 0. Если A является 0-by-0 пустой массив, var(A) возвращает NaN.
задает схему взвешивания. Когда V = var(A,w) w = 0 (значение по умолчанию), V нормализован количеством observations-1. Когда w = 1, это нормализовано количеством наблюдений. w может также быть вектором веса, содержащим неотрицательные элементы. В этом случае длина w должна равняться длине размерности, по которой действует var.
вычисляет изменение по всем элементам V = var(A,w,'all') A, когда w или 0 или 1.
возвращает отклонение по измерению V = var(A,w,dim) dim. Чтобы поддержать нормализацию по умолчанию при определении размерности операции, установите w = 0 во втором аргументе.
вычисляет отклонение по размерностям, заданным в векторном V = var(A,w,vecdim) vecdim, когда w 0 или 1. Например, если A является матрицей, то var(A,0,[1 2]) вычисляет отклонение по всем элементам в A, поскольку каждый элемент матрицы содержится в срезе массивов, заданном размерностями 1 и 2.
corrcoef | cov | среднее значение | станд