Стандартное расстояние для географических точек
dist = stdist(lat,lon)
dist = stdist(lat,lon,units)
dist = stdist(lat,lon,ellipsoid)
dist = stdist(lat,lon,ellipsoid,units,method)
dist = stdist(lat,lon) вычисляет среднее стандартное расстояние для географических данных. Эта функция принимает, что данные распределяются на сфере. В отличие от этого std принимает, что данные распределяются на Декартовой плоскости. Результатом является одно значение на основе большого кругового расстояния точек данных от их географической средней точки. Когда lat и lon векторы, одно расстояние возвращено. Когда lat и lon матрицы, вектор-строка из расстояний дан, обеспечив расстояния для каждого столбца lat и lon. N-мерные массивы не позволены. Расстояния возвращены в градусах угловых модулей.
dist = stdist(lat,lon,units) указывает на угловые единицы данных. Когда стандартные угловые модули не использованы, 'degrees' принят. Выходными измерениями является в терминах их units (как расстояние длины дуги).
dist = stdist(lat,lon,ellipsoid) задает форму Земли, которая будет использоваться с ellipsoid, который может быть referenceSphere, referenceEllipsoid, или oblateSpheroid объект или вектор формы [semimajor_axis eccentricity]. Значением по умолчанию является сфера единичного радиуса. Выходные измерения в терминах единиц расстояния полуглавной оси ellipsoid.
dist = stdist(lat,lon,ellipsoid, задает метод вычисления стандартного расстояния данных. Значение по умолчанию, units,method)'linear', просто среднее большое круговое расстояние точек данных от центроида. Используя 'quadratic' результаты в квадратном корне из среднего значения квадратов расстояний и 'cubic' результаты в кубическом корне среднего значения возведенных в куб расстояний.
Функциональный stdm обеспечивает независимые стандартные отклонения в широте и долготе точек данных. stdist обеспечивает средние значения исследования рассеяния данных, которое не разделяет эти компоненты. Результатом является стандартное расстояние, которое может быть интерпретировано как мера рассеяния в большом круговом расстоянии точек данных от центроида, как возвращено meanm.
Выходное расстояние может считаться радиусом круга, сосредоточенного на географическом среднем положении, которое дает меру распространения данных.
Создайте списки широт и долгот с помощью worldcities набор данных и получает стандартное отклонение расстояния для группы (сравните с примером для stdm):
cities = shaperead('worldcities.shp', 'UseGeoCoords', true);
Paris = strcmp('Paris',{cities(:).Name});
London = strcmp('London',{cities(:).Name});
Rome = strcmp('Rome',{cities(:).Name});
Madrid = strcmp('Madrid',{cities(:).Name});
Berlin = strcmp('Berlin',{cities(:).Name});
Athens = strcmp('Athens',{cities(:).Name});
lat = [cities(Paris).Lat cities(London).Lat...
cities(Rome).Lat cities(Madrid).Lat...
cities(Berlin).Lat cities(Athens).Lat]
lon = [cities(Paris).Lon cities(London).Lon...
cities(Rome).Lon cities(Madrid).Lon...
cities(Berlin).Lon cities(Athens).Lon]
dist = stdist(lat,lon)
lat =
48.8708 51.5188 41.9260 40.4312 52.4257 38.0164
lon =
2.4131 -0.1300 12.4951 -3.6788 13.0802 23.5183
dist =
8.1827