Отклонение, игнорируя NaN значения
y = nanvar(X) отклонение var из X, вычисленный после удаления NaN значения.
Для векторов x, nanvar(x) демонстрационное отклонение остающихся элементов, однажды NaN значения удалены. Для матриц X, nanvar(X) вектор-строка из демонстрационных отклонений столбца, однажды NaN значения удалены. Для многомерных массивов X, nanvar действует по первому неодноэлементному измерению.
nanvar удаляет среднее значение из каждой переменной (столбец для матричного X) прежде, чем вычислить y. Если n является количеством остающихся наблюдений после удаления наблюдений с NaN значения, nanvar нормирует y или n – 1 или n, в зависимости от ли n> 1 или n = 1, соответственно.
y = nanvar(X,w) вычисляет отклонение X согласно схеме w взвешивания. Когда w 0 (значение по умолчанию), X нормирован n – 1, где n является количеством non-NaN наблюдения. Когда w 1W нормирован количеством non-NaN наблюдения. В противном случае, w может быть вектор веса, содержащий неотрицательные элементы. Длина w должен равняться длине размерности по который nanvar действует. Элементы X соответствие NaN значения w проигнорированы.
y = nanvar(X,w,'all') возвращает дисперсию по всем элементам X когда w = 0 или w = 1. nanvar функция вычисляет отклонение после удаления NaN значения.
y = nanvar(X,w,dim) возвращает дисперсию по операционному измерению dim из X.
y = nanvar(X,w,vecdim) возвращает дисперсию по размерностям, заданным в векторном vecdim, вычисленный после удаления NaN значения. Каждый элемент vecdim представляет размерность входного массива X. Выход y имеет длину 1 в заданных операционных размерностях. Другие длины размерности являются тем же самым для X и y. Например, если X 2 массивом 3 на 4, затем nanvar(X,[],[1 2]) возвращает 1 массивом 1 на 4. Каждый элемент выходного массива является отклонением элементов на соответствующей странице X. Этот синтаксис поддерживается когда w = 0 или w = 1.
Вместо того, чтобы использовать nanvar, можно использовать функцию MATLAB® var с входным параметром nanflag заданный как значение 'omitnan'.