Отклонение
var
не рекомендуется. Использовать timetable
вместо этого. Для получения дополнительной информации смотрите Преобразование финтов финансовых временных рядов в Timetables.
y = var(X) y = var(X,1) y = var(X,W) y = var(X,W,DIM)
| Объект финансовых временных рядов. |
| Вектор веса, используемый при вычислении отклонения. |
| Размерность |
var
поддерживает объекты финансовых временных рядов на основе MATLAB®
var
функция. Посмотрите var
.
y = var(X)
, если X
является объектом финансовых временных рядов и возвращает отклонение каждой серии.
var
нормализует y
по N
– 1
если N
> 1
, где N
- размер выборки. Это объективный оценщик отклонения населения, из которого X
рисуется, пока X
состоит из независимых, одинаково распределенных выборок. Для N
= 1
, y
нормирована по N
.
y = var(X,1)
нормализуется по N
и производит второй момент выборки о ее среднем значении. var(X, 0)
то же, что и var(X)
.
y = var(X,W)
вычисляет отклонение с помощью вектора веса W
. Длина W
должен равняться длине размерности, по которой var
действует, и его элементы должны быть неотрицательными. var
нормализует W
в сумму к 1
. Используйте значение 0
для W
использовать нормализацию по умолчанию по N
– 1
, или использовать значение 1
использовать N
.
y = var(X,W,DIM)
принимает отклонение вдоль размерности DIM
от X
.
Дисперсия является квадратом стандартного отклонения. Рассмотрите, если
f = fints((today:today+1)', [4 -2 1; 9 5 7])
Warning: FINTS will be removed in a future release. Use TIMETABLE instead. > In fints (line 165) Warning: FINTS will be removed in a future release. Use TIMETABLE instead. > In fints/display (line 66) f = desc: (none) freq: Unknown (0) 'dates: (2)' 'series1: (2)' 'series2: (2)' 'series3: (2)' '02-Oct-2017' [ 4] [ -2] [ 1] '03-Oct-2017' [ 9] [ 5] [ 7]
тогда
var(f, 0, 1)
является
Warning: FINTS will be removed in a future release. Use TIMETABLE instead. > In fints/var (line 49) [12.5 24.5 18.0]
и
var(f, 0, 2)
является
Warning: FINTS will be removed in a future release. Use TIMETABLE instead. > In fints/var (line 49) [9.0; 4.0]