std

Стандартное отклонение

Описание

пример

S = std(A) возвращает стандартное отклонение элементов A вдоль первого измерения массива, размер которого не равняется 1.

  • Если A вектор из наблюдений, затем стандартное отклонение является скаляром.

  • Если A матрица, столбцы которой являются случайными переменными и чьи строки являются наблюдениями, затем S вектор-строка, содержащий стандартные отклонения, соответствующие каждому столбцу.

  • Если A многомерный массив, затем std(A) действует вдоль первого измерения массива, размер которого не равняется 1, обрабатывая элементы как векторы. Размер этой размерности становится 1 в то время как размеры всех других размерностей остаются то же самое.

  • По умолчанию стандартное отклонение нормировано на N-1, где N количество наблюдений.

пример

S = std(A,w) задает схему взвешивания любого из предыдущих синтаксисов. Когда w = 0 (значение по умолчанию), S нормирован на N-1. Когда w = 1S нормирован на количество наблюдений, NW также может быть вектор веса, содержащий неотрицательные элементы. В этом случае, длина w должен равняться длине размерности по который std действует.

S = std(A,w,'all') вычисляет стандартное отклонение по всем элементам A когда w или 0 или 1. Этот синтаксис допустим для версий MATLAB® R2018b и позже.

пример

S = std(A,w,dim) возвращает стандартное отклонение по измерению dim для любого из предыдущих синтаксисов. Чтобы обеспечить нормализацию по умолчанию при определении размерности операции, установите w = 0 во втором аргументе.

пример

S = std(A,w,vecdim) вычисляет стандартное отклонение по размерностям, заданным в векторном vecdim когда w 0 или 1. Например, если A матрица, затем std(A,0,[1 2]) вычисляет стандартное отклонение по всем элементам в A, поскольку каждый элемент матрицы содержится в срезе массивов, заданном размерностями 1 и 2.

пример

S = std(___,nanflag) задает, включать ли или не использовать NaN значения от вычисления для любого из предыдущих синтаксисов. Например, std(A,'includenan') включает весь NaN значения в A в то время как std(A,'omitnan') игнорирует их.

Примеры

свернуть все

Создайте матрицу и вычислите стандартное отклонение каждого столбца.

A = [4 -5 1; 2 3 5; -9 1 7];
S = std(A)
S = 1×3

    7.0000    4.1633    3.0551

Создайте трехмерный массив и вычислите стандартное отклонение по первому измерению.

A(:,:,1) = [2 4; -2 1];
A(:,:,2) = [9 13; -5 7];
A(:,:,3) = [4 4; 8 -3];
S = std(A)
S = 
S(:,:,1) =

    2.8284    2.1213


S(:,:,2) =

    9.8995    4.2426


S(:,:,3) =

    2.8284    4.9497

Создайте матрицу и вычислите стандартное отклонение каждого столбца согласно вектору веса w.

A = [1 5; 3 7; -9 2];
w = [1 1 0.5];
S = std(A,w)
S = 1×2

    4.4900    1.8330

Создайте матрицу и вычислите стандартное отклонение вдоль каждой строки.

A = [6 4 23 -3; 9 -10 4 11; 2 8 -5 1];
S = std(A,0,2)
S = 3×1

   11.0303
    9.4692
    5.3229

Создайте трехмерный массив и вычислите стандартное отклонение по каждой странице данных (строки и столбцы).

A(:,:,1) = [2 4; -2 1];
A(:,:,2) = [9 13; -5 7];
A(:,:,3) = [4 4; 8 -3];
S = std(A,0,[1 2])
S = 
S(:,:,1) =

    2.5000


S(:,:,2) =

    7.7460


S(:,:,3) =

    4.5735

Создайте вектор и вычислите его стандартное отклонение, исключая NaN значения.

A = [1.77 -0.005 3.98 -2.95 NaN 0.34 NaN 0.19];
S = std(A,'omitnan')
S = 2.2797

Входные параметры

свернуть все

Входной массив, заданный как векторный, матричный или многомерный массив. Если A скаляр, затем std(A) возвращает 0. Если A 0- 0 пустой массив, затем std(A) возвращает NaN.

Типы данных: single | double | datetime | duration
Поддержка комплексного числа: Да

Вес в виде одного из этих значений:

  • 0 — Нормируйте на N-1, где N количество наблюдений. Если существует только одно наблюдение, то вес равняется 1.

  • 1 — Нормируйте на N.

  • Вектор, составленный из неотрицательных скалярных весов, соответствующих размерности A вдоль которого вычисляется стандартное отклонение.

Типы данных: single | double

Величина для работы, заданная как положительный целый скаляр. Если значение не задано, то по умолчанию это первый размер массива, не равный 1.

Размерность dim указывает на размерность, длина которой уменьшает до 1. size(S,dim) 1, в то время как размеры всех других размерностей остаются то же самое.

Рассмотрите двумерный входной массив, A.

  • Если dim = 1, затем std(A,0,1) возвращает вектор-строку, содержащий стандартное отклонение элементов в каждом столбце.

  • Если dim = 2, затем std(A,0,2) возвращает вектор-столбец, содержащий стандартное отклонение элементов в каждой строке.

Если dim больше ndims(A), затем std(A) возвращает массив нулей тот же размер как A.

Типы данных: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

Вектор из размерностей в виде вектора из положительных целых чисел. Каждый элемент представляет размерность входного массива. Продолжительности выхода в заданных операционных размерностях равняются 1, в то время как другие остаются то же самое.

Рассмотрите 2 3х3 входным массивом, A. Затем std(A,0,[1 2]) возвращает 1 1 3 массивами, элементами которых являются стандартные отклонения, вычисленные по каждой странице A.

Типы данных: double | single | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

NaN условие в виде одного из этих значений:

  • 'includenan' — Включайте NaN значения при вычислении стандартного отклонения, приведении к NaN.

  • 'omitnan' — Проигнорируйте NaN значения, появляющиеся или во входном массиве или в векторе веса.

Для datetime массивы, можно также использовать 'omitnat' или 'includenat' не использовать и включать NaT значения, соответственно.

Типы данных: char

Больше о

свернуть все

Стандартное отклонение

Для вектора случайной переменной A составил из скалярных наблюдений N, стандартное отклонение задано как

S=1N1i=1N|Aiμ|2,

где μ является средним значением A:

μ=1Ni=1NAi.

Стандартное отклонение является квадратным корнем из отклонения. Некоторые определения стандартного отклонения используют коэффициент нормализации N вместо N-1, который можно задать установкой w к 1.

Расширенные возможности

Смотрите также

| | | |

Представлено до R2006a
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте