Описательная статистика

Диапазон, центральная тенденция, стандартное отклонение, дисперсия, корреляция

Описательная статистика количественно описывает функции выборки данных, такие как основное среднее или стандартное отклонение. Совокупные методы сообщают о статистической величине, когда вы перемещаетесь через элементы массива. Движущиеся методы сообщают о статистической величине в локальном окне элементов массива, затем перемещаются в следующее окно.

Функции

развернуть все

minМинимальные элементы массива
minkНайдите k самые маленькие элементы массива
maxМаксимальные элементы массива
maxkНайдите k самые большие элементы массива
boundsСамые маленькие и самые большие элементы
topkrowsВерхние строки в отсортированном порядке
meanСреднее значение массива
medianМедианное значение массива
modeНаиболее частые значения в массиве
stdСтандартное отклонение
varДисперсия
corrcoefКоэффициенты корреляции
covКовариация
xcorrВзаимная корреляция
xcovПерекрестная ковариация
cummaxКумулятивный максимум
cumminКумулятивный минимум
movmadСкользящее медианное абсолютное отклонение
movmaxДвижущийся максимум
movmeanСкользящее среднее значение
movmedianДвижущаяся медиана
movminДвижущийся минимум
movprodДвижущийся продукт
movstdПеремещение стандартного отклонения
movsumПеремещение суммы
movvarДвижущееся отклонение

Темы

Вычисление с описательной статистикой

Анализируйте данные с базовой статистикой.

Несогласованные данные

Идентифицируйте выбросы в наборах данных.

Линейная корреляция

Ковариация и коэффициенты корреляции помогают описать линейное соотношение между переменными.

Линейная регрессия

Выравнивание методом наименьших квадратов является общим типом линейной регрессии, которая полезна для моделирования отношений в данных.

Интерактивный подбор кривой

Пользовательский интерфейс Basic Fitting является интерактивным инструментом моделирования данных.

Программная аппроксимация

Существует много функций в MATLAB®, которые полезны для подбора кривой данных.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте