статистика::

Область статистических выборок

Блокноты MuPAD® будут демонтированы в будущем релизе. Используйте live скрипты MATLAB® вместо этого.

Live скрипты MATLAB поддерживают большую часть функциональности MuPAD, хотя существуют некоторые различия. Для получения дополнительной информации смотрите, Преобразовывают Notebook MuPAD в Live скрипты MATLAB.

Синтаксис

stats::sample([[a1, 1, a1, 2, …], [a2, 1, a2, 2, …], …])
stats::sample([a1, 1, a2, 1, …])

Описание

выборка представляет набор статистических данных, организованных как матрица. Обычно, каждая строка относится к человеку генеральной совокупности, описанной выборкой. Каждый столбец представляет атрибут.

stats::sample( [[a1, 1, …, a1, n], …, [am, 1, …, am, n]] ) создает выборку со строками m и столбцами n, a i, j, являющимся записью в i-th строка, j-th столбец.

stats::sample( [a1, 1, …, am, 1] ) создает выборку со строками m и одним столбцом.

Каждая строка [a i, 1, …, a i, n] должна содержать то же количество записей.

Элементы доменного типа DOM_COMPLEX, DOM_EXPR, DOM_FLOAT, DOM_IDENT, DOM_INT или DOM_RAT рассматриваются как “данные” и хранятся в выборке как на входе. Все другие типы входных параметров преобразованы в строки (DOM_STRING).

Если один элемент в столбце является строкой или преобразован в строку, то все элементы того столбца преобразованы в строки.

Это производит два вида столбцов: столбцы данных и столбцы строки.

Суперобласть

Dom::BaseDomain

Аксиомы

Ax::canonicalRep

Категории

Cat::Set

Примеры

Пример 1

Выборка создается из списка строк:

stats::sample([[5, a], [b, 7.534], [7/4, c+d]])
  5      a
  b  7.534
7/4  c + d

Для выборки только с одним столбцом можно использовать плоский список вместо списка строк:

stats::sample([5, 3, 8])
5
3
8

Пример 2

Следующий вход создает небольшую выборку со столбцами для “пола”, “возраста” и “высоты”, соответственно:

stats::sample([["m", 26, 180], ["f", 22, 160], 
               ["f", 48, 155], ["m", 30, 172]])
"m"  26  180
"f"  22  160
"f"  48  155
"m"  30  172

Обратите внимание на то, что все записи в столбце автоматически преобразованы в строки, если одна запись того столбца является строкой:

stats::sample([[m, 26, 180], [f, 22, 160], 
               ["f", 48, 155], [m, 30, 172]])
"m"  26  180
"f"  22  160
"f"  48  155
"m"  30  172

Пример 3

Функции float, has, map, nops, op и subsop перегружаются, чтобы работать над выборками как в списках списков:

s := stats::sample([[a, 1], [b, 2], [c, 3]])
a  1
b  2
c  3
float(s), has(s, a), map(s, list -> [list[1], list[2]^2]),
nops(s), subsop(s, 1 = [d, 4]), op(s, [1, 2])
a  1.0          a  1       d  4
b  2.0  , TRUE, b  4  , 3, b  2  , 1
c  3.0          c  9       c  3

Индексация работает как над array s:

s[1, 2] := x : s
a  x
b  2
c  3
delete s:

Пример 4

Точечный оператор может использоваться, чтобы конкатенировать выборки, и списки (расценил выборки с одной строкой):

s := stats::sample([[1, a], [2, b]]): s.[X, Y].s
1  a
2  b
X  Y
1  a
2  b
delete s:

Параметры

a1, 1, a1, 2, …

Арифметические выражения или строки.

Методы

развернуть все

Математические методы

equal(s1, s2)

Методы преобразования

convert(x)

convert_to(s, T)

expr(s)

Методы доступа

size(s)

col2list(s, c, …)

append(s, row)

_concat(s, s1, …)

delCol(s, c)

delRow(s, r)

float(s)

has(s, e)

Если e является списком или набором, то этот метод тестирует, является ли по крайней мере один из его элементов среди записей s.

_index(s, i, j)

Индексируемые вызовы, такие как вызов s[i, j] этот метод.

set_index(s, i, j, x)

Этот метод вызван индексируемыми присвоениями формы s[i, j] := x.

map(s, f)

nops(s)

op(s, i)

op(s, [i, j])

subsop(s, i = newrow, …)

row2list(s, r, …)

Технические методы

print(s)

fastprint(s)

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте