Итоговая статистика, организованная по группам
statarray = grpstats(tbl,groupvar)tbl определенный значениями сгруппированной переменной или переменных задан в groupvar.
Если существует одна сгруппированная переменная, то существует строка в statarray для каждого значения сгруппированной переменной. grpstats сортирует группы по приказу внешнего вида (если сгруппированная переменная является вектором символов или строковым скаляром), в возрастающем числовом порядке (если сгруппированная переменная является числовой), или в порядке уровней (если сгруппированная переменная является категориальной).
Если groupvar массив строк или массив ячеек из символьных векторов, содержащий несколько имен сгруппированной переменной или вектор из номеров столбцов, затем в statarray существует строка для каждой наблюдаемой уникальной комбинации значений сгруппированных переменных. grpstats сортирует группы по значениям первой сгруппированной переменной, затем вторая сгруппированная переменная, и так далее.
Если любые переменные в tbl (кроме заданных в groupvar) не числовые или логические массивы, затем необходимо задать имена или номера столбцов числовых и логических переменных, для которых вы хотите вычислить средние значения с помощью аргумента пары "имя-значение", DataVars.
statarray = grpstats(tbl,groupvar,whichstats)whichstats.
statarray = grpstats(tbl,groupvar,whichstats,Name,Value)Name,Value парные аргументы.
means = grpstats(X,group)X определенный значениями сгруппированной переменной или переменных, group. Строки means соответствуйте значениям сгруппированной переменной.
Если существует одна сгруппированная переменная, то существует строка в means для каждого значения сгруппированной переменной. grpstats сортирует группы по приказу внешнего вида (если сгруппированная переменная является вектором символов или строковым скаляром), в возрастающем числовом порядке (если сгруппированная переменная является числовой), или в порядке уровней (если сгруппированная переменная является категориальной).
Если group массив строк или массив ячеек сгруппированных переменных, затем в means существует строка для каждой наблюдаемой уникальной комбинации значений сгруппированных переменных. grpstats сортирует группы по значениям первой сгруппированной переменной, затем вторая сгруппированная переменная, и так далее.
Если X матрица, затем means матрица с одинаковым числом столбцов как X. Каждый столбец means имеет средние значения группы для соответствующего столбца X.
[ возвращает вектор-столбцы или массивы со значениями группы для итоговых статистических типов, заданных в stats1,...,statsN] = grpstats(X,group,whichstats)whichstats.
[ задает уровень значения для интервалов предсказания и доверия.stats1,...,statsN] = grpstats(X,group,whichstats,'Alpha',alpha)
grpstats( строит средние значения групп данных в векторном или матричном X,group,alpha)X определенный значениями сгруппированной переменной, group. Значения сгруппированной переменной находятся на горизонтальной оси графика. Каждое среднее значение группы имеет 100× (1 – alpha) Доверительные интервалы %.
Если X матрица, затем grpstats строит средние значения и доверительные интервалы для каждого столбца X.
Если group массив ячеек сгруппированных переменных, затем grpstats строит средние значения и доверительные интервалы для групп данных в X определенный уникальными комбинациями значений сгруппированных переменных. Например, если существует две сгруппированные переменные, каждый с двумя значениями, существует четыре возможных комбинации значений сгруппированной переменной. График включает только комбинации значений, которые существуют во входных сгруппированных переменных (не все возможные комбинации).
Загрузите выборочные данные.
load('hospital')Массив набора данных hospital имеет 100 наблюдений и 7 переменных.
Создайте массив набора данных только с переменными Sex, Age, Weight, и Smoker.
dsa = hospital(:,{'Sex','Age','Weight','Smoker'});Sex номинальный массив, с уровнями Male и Female. Переменные Age и Weight имейте числовые значения и Smoker имеет логические значения.
Вычислите среднее значение для числовых и логических массивов, Age, Weight, и Smoker, сгруппированный уровнями в Sex.
statarray = grpstats(dsa,'Sex')statarray =
Sex GroupCount mean_Age mean_Weight mean_Smoker
Female Female 53 37.717 130.47 0.24528
Male Male 47 38.915 180.53 0.44681
statarray массив набора данных с двумя строками, соответствуя уровням в Sex. GroupCount количество наблюдений в каждой группе. Средние значения Age, Weight, и Smoker, сгруппированный Sex, даны в mean_Age, mean_Weight, и mean_Smoker.
Вычислите среднее значение для Age и Weight, сгруппированный значениями в Smoker.
statarray = grpstats(dsa,'Smoker','mean','DataVars',{'Age','Weight'})
statarray =
Smoker GroupCount mean_Age mean_Weight
0 false 66 37.97 149.91
1 true 34 38.882 161.94
В этом случае, не все переменные в dsa (исключая сгруппированную переменную, Smoker) числовые или логические массивы; переменная Sex номинальный массив. Если не все переменные во входном массиве набора данных являются числовыми или логическими массивами, необходимо задать переменные, для которых вы хотите вычислить итоговую статистику с помощью DataVars.
Вычислите минимальный и максимальный вес, сгруппированный комбинациями значений в Sex и Smoker.
statarray = grpstats(dsa,{'Sex','Smoker'},{'min','max'},...
'DataVars','Weight')statarray =
Sex Smoker GroupCount min_Weight max_Weight
Female_0 Female false 40 111 147
Female_1 Female true 13 115 146
Male_0 Male false 26 158 194
Male_1 Male true 21 164 202
В Smoker существует два уникальных значения и два уровня в Sex, для в общей сложности четырех возможных комбинаций значений: Женщина - некурящая (Female_0), курильщица (Female_1), штекерный некурящий (Male_0), и штекерный курильщик (Male_1).
Задайте имена для столбцов в выходе.
statarray = grpstats(dsa,{'Sex','Smoker'},{'min','max'},...
'DataVars','Weight','VarNames',{'Gender','Smoker',...
'GroupCount','LowestWeight','HighestWeight'})statarray =
Gender Smoker GroupCount LowestWeight HighestWeight
Female_0 Female false 40 111 147
Female_1 Female true 13 115 146
Male_0 Male false 26 158 194
Male_1 Male true 21 164 202
Загрузите выборочные данные.
load('hospital')Массив набора данных hospital имеет 100 наблюдений и 7 переменных.
Создайте массив набора данных только с переменными Age, Weight, и Smoker.
dsa = hospital(:,{'Age','Weight','Smoker'});Переменные Age и Weight имейте числовые значения и Smoker имеет логические значения.
Вычислите среднее значение, минимум и максимум для числовых и логических массивов, Age, Weight, и Smoker, без группировки.
statarray = grpstats(dsa,[],{'mean','min','max'})statarray =
GroupCount mean_Age min_Age max_Age mean_Weight
All 100 38.28 25 50 154
min_Weight max_Weight mean_Smoker min_Smoker max_Smoker
All 111 202 0.34 false true
Имя наблюдения All указывает что все наблюдения в dsa были использованы для расчета итоговая статистика.
Загрузите выборочные данные.
load('carsmall')Все переменные измеряются для 100 автомобилей. Origin страна происхождения для каждого автомобиля (Франция, Германия, Италия, Япония, Швеция или США). Cylinders имеет три уникальных значения, 4, 6, и 8, указание на количество цилиндров в каждом автомобиле.
Вычислите среднее ускорение, сгруппированное страной происхождения.
means = grpstats(Acceleration,Origin)
means = 6×1
14.4377
18.0500
15.8867
16.3778
16.6000
15.5000
means 6 1 вектор из средних ускорений, где каждое значение соответствует стране происхождения.
Вычислите среднее ускорение, сгруппированное и страной происхождения и количеством цилиндров.
means = grpstats(Acceleration,{Origin,Cylinders})means = 10×1
17.0818
16.5267
11.6406
18.0500
15.9143
15.5000
16.3375
16.7000
16.6000
15.5000
Существует 18 возможных комбинаций значений сгруппированной переменной потому что Origin имеет 6 уникальных значений и Cylinders имеет 3 уникальных значения. Только 10 из возможных комбинаций появляются в данных, таким образом, means вектор 10 на 1 из средних значений группы соответствовать наблюдаемым комбинациям значений.
Возвратите названия группы наряду со средним ускорением для каждой группы.
[means,grps] = grpstats(Acceleration,{Origin,Cylinders},{'mean','gname'})means = 10×1
17.0818
16.5267
11.6406
18.0500
15.9143
15.5000
16.3375
16.7000
16.6000
15.5000
grps = 10x2 cell
{'USA' } {'4'}
{'USA' } {'6'}
{'USA' } {'8'}
{'France' } {'4'}
{'Japan' } {'4'}
{'Japan' } {'6'}
{'Germany'} {'4'}
{'Germany'} {'6'}
{'Sweden' } {'4'}
{'Italy' } {'4'}
Выход grps показывает 10 наблюдаемых комбинаций значений сгруппированной переменной. Например, среднее ускорение автомобилей с 4 цилиндрами, сделанных во Франции, 18.05.
Загрузите выборочные данные.
load carsmallПеременная Acceleration был измерен для 100 автомобилей. Переменная Origin страна происхождения для каждого автомобиля (Франция, Германия, Италия, Япония, Швеция или США).
Возвратите минимальное и максимальное ускорение, сгруппированное страной происхождения.
[grpMin,grpMax,grp] = grpstats(Acceleration,Origin,{'min','max','gname'})grpMin = 6×1
8.0000
15.3000
13.9000
12.2000
15.7000
15.5000
grpMax = 6×1
22.2000
21.9000
18.2000
24.6000
17.5000
15.5000
grp = 6x1 cell
{'USA' }
{'France' }
{'Japan' }
{'Germany'}
{'Sweden' }
{'Italy' }
Демонстрационный автомобиль с самым низким ускорением сделан в США, и демонстрационный автомобиль с самым высоким ускорением сделан в Германии.
Загрузите выборочные данные.
load('carsmall')Переменная Weight был измерен для 100 автомобилей. Переменная Model_Year имеет три уникальных значения, 70, 76, и 82, которые соответствуют модельным годам 1970, 1976, и 1982.
Вычислите средний вес и 90% интервалов предсказания на каждый модельный год.
[means,pred,grp] = grpstats(Weight,Model_Year,... {'mean','predci','gname'},'Alpha',0.1);
Постройте значение погрешности, показывающее средний вес и 90% интервалов предсказания, сгруппированных модельным годом. Пометьте горизонтальную ось названиями группы.
ngrps = length(grp); % Number of groups errorbar((1:ngrps)',means,pred(:,2)-means) xlim([0.5 3.5]) set(gca,'xtick',1:ngrps,'xticklabel',grp) title('90% Prediction Intervals for Weight by Year')
Загрузите выборочные данные.
load('carsmall')Переменные Acceleration и Weight ускорение и значения веса, измеренные для 100 автомобилей. Переменная Cylinders количество цилиндров в каждом автомобиле. Переменная Model_Year имеет три уникальных значения, 70, 76, и 82, которые соответствуют модельным годам 1970, 1976, и 1982.
Постройте среднее ускорение, сгруппированное Cylinders, с 95% доверительных интервалов.
grpstats(Acceleration,Cylinders,0.05)
ans = 3×1
16.6706
16.4765
11.6406
Среднее ускорение для автомобилей с 8 цилиндрами значительно ниже, чем для автомобилей с 4 или 6 цилиндрами.
Постройте среднее ускорение и вес, сгруппированный Cylinders, и 95% доверительных интервалов. Масштабируйте Weight значения 1 000 так средние значения Weight и Acceleration тот же порядок величины.
grpstats([Acceleration,Weight/1000],Cylinders,0.05)
ans = 3×2
16.6706 2.3726
16.4765 3.1255
11.6406 3.9703
Средний вес автомобилей увеличивается с количеством цилиндров и средними ускоряющими уменьшениями с количеством цилиндров.
Постройте среднее ускорение, сгруппированное обоими Cylinders и Model_Year. Задайте 95% доверительных интервалов.
grpstats(Acceleration,{Cylinders,Model_Year},0.05)
ans = 8×1
16.1875
16.8667
16.7036
15.5000
17.0000
16.0333
11.0217
13.2222
Существует девять возможных комбинаций значений сгруппированной переменной, потому что существует три уникальных значения в Cylinders и три уникальных значения в Model_Year. График не показывает автомобили с 8 цилиндрами с модельным годом 1982, потому что данные не включали эту комбинацию.
Среднее ускорение автомобилей с 8 цилиндрами, сделанных в 1 976, является значительно более крупным, чем среднее ускорение автомобилей с 8 цилиндрами, сделанных в 1 970.
grpstats обработки NaNs как отсутствующие значения, и удаляет их из входных данных прежде, чем вычислить итоговую статистику.
grpstats игнорирует пустые названия группы.
MATLAB® включает функцию groupsummary, который также возвращает сводные данные группы и рекомендуется, когда вы работаете с таблицей.
dataset | groupsummary | table