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