Вычисление с описательной статистикой

Если вам нужны более усовершенствованные функции статистики, вы можете хотеть использовать программное обеспечение Statistics and Machine Learning Toolbox™.

Функции для вычисления описательной статистики

Используйте следующие функции MATLAB®, чтобы вычислить описательную статистику для ваших данных.

Примечание

Для матричных данных описательная статистика для каждого столбца вычисляется независимо.

Сводные данные функции статистики

Функция

Описание

max

Максимальное значение

mean

Среднее или среднее значение

median

Среднее значение

min

Наименьшее значение

mode

Наиболее частое значение

std

Стандартное отклонение

var

Дисперсия, которая измеряет разброс или дисперсию значений

Следующие примеры применяют функции MATLAB, чтобы вычислить описательную статистику:

Пример 1 - вычисление максимума, среднего значения и стандартного отклонения

В этом примере показано, как использовать функции MATLAB, чтобы вычислить максимум, среднее значение и значения стандартного отклонения для матрицы 24х3 под названием count. MATLAB вычисляет эти статистические данные независимо для каждого столбца в матрице.

% Load the sample data
load count.dat
% Find the maximum value in each column
mx = max(count)
% Calculate the mean of each column
mu = mean(count)
% Calculate the standard deviation of each column
sigma = std(count)

Результаты

mx =
          114          145          257

mu = 
      32.0000      46.5417      65.5833

sigma =
      25.3703      41.4057      68.0281

Чтобы получить номера строк, где максимальные значения данных происходят в каждом столбце данных, задайте второй выходной параметр indx возвратить индекс строки. Например:

[mx,indx] = max(count)

Эти результаты

mx =
      114     145     257

indx =
      20    20    20

Здесь, переменная mx вектор-строка, который содержит максимальное значение в каждом из этих трех столбцов данных. Переменная indx содержит индексы строки в каждом столбце, которые соответствуют максимальным значениям.

Найти минимальное значение в целом count матрица, матрица 24х3 в 72 1 вектор-столбец при помощи синтаксиса count(:). Затем чтобы найти минимальное значение в отдельном столбце, используйте следующий синтаксис:

min(count(:))

ans =
      7

Пример 2 - вычитание среднего значения

Вычтите среднее значение из каждого столбца матрицы при помощи следующего синтаксиса:

% Get the size of the count matrix
[n,p] = size(count)
% Compute the mean of each column
mu = mean(count)
% Create a matrix of mean values by
% replicating the mu vector for n rows
MeanMat = repmat(mu,n,1)
% Subtract the column mean from each element
% in that column
x = count - MeanMat

Примечание

Вычитание среднего значения из данных также называется, детрендируя. Для получения дополнительной информации об удалении среднего значения или наилучшей эмпирической кривой из данных, смотрите Вычитание тренда из данных.

Пример: Используя статистику данных MATLAB

Диалоговое окно Data Statistics помогает вам вычислить и построить описательную статистику с данными. В этом примере показано, как использовать Статистику Данных MATLAB, чтобы вычислить и построить статистику для матрицы 24х3, названной countДанные представляют, сколько транспортных средств прошло мимо станций подсчета трафика на трех улицах.

Этот раздел содержит следующие темы:

Примечание

Статистика Данных MATLAB доступна для 2D графиков только.

Вычисление и графическое изображение описательной статистики

  1. Загрузите и отобразите данные на графике:

    load count.dat
    [n,p] = size(count);
    
    % Define the x-values
    t = 1:n;
    
    % Plot the data and annotate the graph
    plot(t,count)
    legend('Station 1','Station 2','Station 3','Location','northwest')
    xlabel('Time')
    ylabel('Vehicle Count')
    

    Примечание

    Легенда содержит имя каждого набора данных, как задано legend функция: Station 1, Station 2, и Station 3. Набор данных обращается к каждому столбцу данных в массиве, который вы построили. Если вы не называете наборы данных, имена по умолчанию присвоены: data1, data2, и так далее.

  2. В Окне рисунка выберите Tools > Data Statistics.

    Диалоговое окно Data Statistics открывает и отображается описательную статистику для X- и Y- данные Station 1 набор данных.

    Примечание

    Диалоговое окно Data Statistics отображается область значений, которая является различием между минимальными и максимальными значениями в выбранном наборе данных. Диалоговое окно не отображается область значений на графике.

  3. Выберите различный набор данных в списке Statistics for: Station 2.

    Это отображает статистику для X и Y данные Station 2 набор данных.

  4. Установите флажок для каждой статистической величины, которую вы хотите отобразить на графике, и затем нажать Save to workspace.

    Например, чтобы построить среднее значение Station 2, установите флажок mean в столбце Y.

    Это строит горизонтальный график, чтобы представлять среднее значение Station 2 и обновляет легенду, чтобы включать эту статистическую величину.

Форматирование статистики данных по графикам

Диалоговое окно Data Statistics использует цвета и стили линии, чтобы отличить статистику от данных по графику. Этот фрагмент примера показывает, как настроить отображение описательной статистики по графику, такому как цвет, ширина линии, стиль линии или маркер.

Примечание

Не редактируйте свойства отображения статистики, пока вы не закончите строить всю статистику с данными. Если вы добавляете или удаляете статистику после редактирования свойств графика, изменения, чтобы построить свойства потеряны.

Изменить отображение статистики данных по графику:

  1. В окне MATLAB Figure нажмите кнопку (Edit Plot) на панели инструментов.

    Этот шаг включает редактирование графика.

  2. Дважды кликните статистическую величину на графике, для которого вы хотите отредактировать свойства отображения. Например, дважды кликните горизонтальную линию, представляющую среднее значение Station 2.

    Этот шаг открывает Property Editor ниже окна MATLAB Figure, где можно изменить внешний вид линии, используемой, чтобы представлять эту статистическую величину.

  3. В Property Editor задайте Line и стили Marker, размеры и цвета.

    Совет

    В качестве альтернативы щелкните правой кнопкой по статистической величине по графику и выберите опцию из контекстного меню.

Сохранение статистики к MATLAB workspace

Выполните эти шаги, чтобы сохранить статистику в рабочее пространство MATLAB.

Примечание

Когда ваш график будет содержать несколько наборов данных, сохраните статистику для каждого набора данных индивидуально. Чтобы отобразить статистику для различного набора данных, выберите его из списка Statistics for в диалоговом окне Data Statistics.

  1. В диалоговом окне Data Statistics нажмите кнопку Save to workspace.

  2. В диалоговом окне Save Statistics to Workspace выберите опции, чтобы сохранить статистику для любого X данные, Y данные или оба. Затем введите соответствующие имена переменных.

    В этом примере сохраните только Y данные. Введите имя переменной как Loc2countstats.

  3. Нажмите OK.

    Этот шаг сохраняет описательную статистику в структуру. Новая переменная добавляется к рабочему пространству MATLAB.

Чтобы просмотреть новую переменную структуры, введите имя переменной в посдказке MATLAB:

Loc2countstats
Loc2countstats = 

       min: 9
       max: 145
      mean: 46.5417
    median: 36
      mode: 9
       std: 41.4057
     range: 136

Генерация файлов кода

Этот фрагмент примера показывает, как сгенерировать файл, содержащий код MATLAB, который воспроизводит формат графика и нанесенной на график статистики с новыми данными. Генерация файла кода не доступна в MATLAB Online™.

  1. В Окне рисунка выберите File > Generate Code.

    Этот шаг создает функциональный файл кода и отображает его в редакторе MATLAB.

  2. Измените имя функции на первой линии файла от createfigure к чему-то более определенному, как countplot. Сохраните файл к своей текущей папке с именем файла countplot.m.

  3. Сгенерируйте некоторые новые, случайные данные о количестве:

    randcount = 300*rand(24,3);
  4. Воспроизведите график с новыми данными и повторно вычисленной статистикой:

    countplot(t,randcount)

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте