exponenta event banner

Описательная статистика

Диапазон, центральная тенденция, стандартное отклонение, дисперсия, корреляция

Описательная статистика количественно описывает особенности выборки данных, такие как базовое среднее или стандартное отклонение. Кумулятивные методы сообщают статистику при перемещении элементов массива. Методы перемещения сообщают статистику в локальном окне элементов массива, а затем переходят к следующему окну.

Функции

развернуть все

minМинимальные элементы массива
minkНайти k наименьшие элементы массива
maxМаксимальное количество элементов массива
maxkНайти k наибольшие элементы массива
boundsМинимальное и максимальное значения массива
topkrowsВерхние строки в отсортированном порядке
meanСреднее или среднее значение массива
medianМедианное значение массива
modeНаиболее частые значения в массиве
stdСтандартное отклонение
varРазличие
corrcoefКоэффициенты корреляции
covКовариация
xcorrВзаимная корреляция
xcovПерекрестная ковариация
cummaxСовокупный максимум
cumminСовокупный минимум
movmadСкользящее среднее абсолютное отклонение
movmaxСкользящий максимум
movmeanСкользящее среднее
movmedianПодвижная медиана
movminСкользящий минимум
movprodДвижущийся продукт
movstdПеремещение стандартного отклонения
movsumСкользящая сумма
movvarСкользящее отклонение

Темы

Вычисления с описательной статистикой

Анализ данных с использованием базовой статистики.

Несогласованные данные

Определение отклонений в наборах данных.

Линейная корреляция

Коэффициенты ковариации и корреляции помогают описать линейную взаимосвязь между переменными.

Линейная регрессия

Аппроксимация методом наименьших квадратов является обычным типом линейной регрессии, который полезен для моделирования взаимосвязей в данных.

Интерактивный фитинг

Пользовательский интерфейс «Базовый фитинг» представляет собой интерактивный инструмент моделирования данных.

Программная подгонка

В MATLAB ® есть много функций, которые полезны для подгонки данных.