Описательная статистика

Числовые сводные данные и сопоставленные меры

Вычислите описательную статистику из выборочных данных, включая меры центральной тенденции, дисперсии, формы, корреляции и ковариации. Плоские и crosstabulate данные, и вычисляют итоговую статистику для сгруппированных данных. Если ваши данные содержат недостающий (NaN) значения, функции арифметической операции MATLAB® возвращают NaN. Однако специализированные функции, доступные в Statistics and Machine Learning Toolbox™, игнорируют эти отсутствующие значения и возвращают вычисленное использование численного значения остающихся значений. Для получения дополнительной информации смотрите Данные с Отсутствующими значениями.

Функции

развернуть все

geomeanСреднегеометрический
harmmeanСреднее гармоническое
trimmeanСреднее значение, исключая выбросы
nanmeanСреднее значение, игнорируя значения NaN
nanmedianМедиана, игнорируя значения NaN
kurtosisЭксцесс
momentЦентральный момент
skewnessСкошенность
nanstdСтандартное отклонение, игнорируя значения NaN
nanvarОтклонение, игнорируя значения NaN
rangeОбласть значений значений
nanmaxМаксимум, игнорируя значения NaN
nanminМинимум, игнорируя значения NaN
iqrМежквартильный размах
madСреднее или среднее абсолютное отклонение
prctileПроцентили набора данных
quantileКвантили набора данных
zscoreСтандартизированные z-очки
corrЛинейная корреляция или порядковая корреляция
robustcovУстойчивая многомерная ковариация и средняя оценка
cholcovПодобное Холесскому разложение ковариации
corrcovПреобразуйте ковариационную матрицу в корреляционную матрицу
partialcorrЛинейный или оценивают частичные коэффициенты корреляции
partialcorriЧастичные коэффициенты корреляции настроены для внутренних переменных
nancovЗначения NaN игнорирования ковариации
grpstatsИтоговая статистика организована группой
tabulateТаблица частот
crosstabПерекрестное табулирование
tiedrankРанг настроен для связей
nansumСуммируйте, игнорируя значения NaN

Темы

Исследовательский анализ данных

Исследуйте распределение данных с помощью описательной статистики.

Данные с отсутствующими значениями

Вычислите описательную статистику при игнорировании отсутствующих значений.

Меры центральной тенденции

Найдите распределение данных вдоль соответствующей шкалы.

Меры дисперсии

Узнайте, насколько распространенный значения данных находятся на числовой оси.

Квантили и процентили

Узнать, как Statistics and Machine Learning Toolbox вычисляет квантили и процентили.

Группировка переменных

Группирующие переменные являются служебными переменными, используемыми, чтобы сгруппировать или категоризировать наблюдения.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте