Документация

y = nanstd(X) является стандартным отклонением std от X, вычисленный после удаления всех NaN значения.

Если X является вектором, тогда nanstd(X) является стандартным отклонением выборки для всех NaN, не являющихся элементы X.
Если X является матрицей, тогда nanstd(X) - вектор-строка стандартных отклонений образца столбца, рассчитанная после удаления NaN значения.
Если X является многомерным массивом, тогда nanstd действует по первой нежесткой размерности X. Размер этой размерности становится равным 1, в то время как размеры всех других размерностей остаются неизменными. nanstd удаляет все NaN значения.
По умолчанию, nanstd нормализует y по n - 1, где n количество оставшихся наблюдений после удаления наблюдений с NaN значения.

y = nanstd(X,flag) возвращает стандартное отклонение X на основе нормализации, заданной flag. The flag является 0 (по умолчанию) или 1 задать нормализацию по n - 1 или n соответственно, где n количество оставшихся наблюдений после удаления наблюдений с NaN значения.

y = nanstd(X,flag,'all') возвращает стандартное отклонение всех элементов X, вычисленный после удаления NaN значения.

y = nanstd(X,flag,dim) возвращает стандартное отклонение по рабочей размерности dim от X, вычисленный после удаления NaN значения.

y = nanstd(X,flag,vecdim) возвращает стандартное отклонение по размерностям, заданным в векторе vecdim. Функция вычисляет стандартные отклонения после удаления NaN значения. Для примера, если X является матрицей, тогда nanstd(X,0,[1 2]) - стандартное отклонение выборки для всех не NaN элементы X потому что каждый элемент массива матрицы содержится в срезе массива, заданном размерностями 1 и 2.

Примеры

Стандартное отклонение матричных данных

Найдите стандартные отклонения столбца для матричных данных с отсутствующими значениями.

X = magic(3);
X([1 6:9]) = NaN

X = 3×3

   NaN     1   NaN
     3     5   NaN
     4   NaN   NaN

y = nanstd(X)

y = 1×3

    0.7071    2.8284       NaN

Стандартное отклонение для населения от выборки

Загрузите carsmall набор данных.

load carsmall

Вычислите население и выборку стандартных отклонений для Horsepower данные. The nanstd функция игнорирует отсутствующее значение в Horsepower.

y1 = nanstd(Horsepower,1)   % Population formula

y1 = 45.2963

y2 = nanstd(Horsepower,0)   % Sample formula

y2 = 45.5268

Стандартное отклонение всех значений

Найдите стандартное отклонение всех значений в массиве, игнорируя отсутствующие значения.

Создайте массив 3 на 4 на 2 X с некоторыми отсутствующими значениями.

X = reshape(1:24,[3 4 2]);
X([8:10 18]) = NaN

X = 
X(:,:,1) =

     1     4     7   NaN
     2     5   NaN    11
     3     6   NaN    12


X(:,:,2) =

    13    16    19    22
    14    17    20    23
    15   NaN    21    24

Найдите выборку стандартного отклонения элементов X.

y = nanstd(X,0,'all')

y = 7.5385

Стандартное отклонение по скалярной размерности

Найдите стандартные отклонения строк для матричных данных с отсутствующими значениями. Задайте, чтобы вычислить стандартные отклонения выборки по второму измерению.

X = magic(3);
X([1 6:9]) = NaN

X = 3×3

   NaN     1   NaN
     3     5   NaN
     4   NaN   NaN

y = nanstd(X,0,2)

Стандартное отклонение по векторной размерности

Найдите стандартное отклонение многомерного массива по нескольким размерностям.

Создайте массив 3 на 4 на 2 X с некоторыми отсутствующими значениями.

X = reshape(1:24,[3 4 2]);
X([8:10 18]) = NaN

X = 
X(:,:,1) =

     1     4     7   NaN
     2     5   NaN    11
     3     6   NaN    12


X(:,:,2) =

    13    16    19    22
    14    17    20    23
    15   NaN    21    24

Найдите выборку стандартного отклонения каждой страницы X путем определения размерностей 1 и 2 в качестве рабочих размерностей.

ypage = nanstd(X,0,[1 2])

ypage = 
ypage(:,:,1) =

    3.8079


ypage(:,:,2) =

    3.7779

Для примера, ypage(1,1,2) является стандартным отклонением выборки не- NaN элементы в X(:,:,2).

Найдите выборку стандартного отклонения элементов в каждой X(i,:,:) срез путем определения размерностей 2 и 3 в качестве рабочих размерностей.

yrow = nanstd(X,0,[2 3])

yrow = 3×1

    7.9102
    7.6904
    8.2158

Для примера, yrow(3) является стандартным отклонением выборки не- NaN элементы в X(3,:,:).

Входные параметры

`X` - Входные данные
скалярный | векторный | матричный | многомерный массив

Входные данные, заданные как скалярный, векторный, матричный или многомерный массив.

Типы данных: single | double

`flag` - Индикатор нормализации
`0` (по умолчанию) | `1`

Индикатор нормализации, используемый для вычисления стандартного отклонения, заданный как 0 или 1.

Если flag является 0 (по умолчанию), затем nanstd возвращает выборку стандартного отклонения X. nanstd(X,0) то же, что и nanstd(X).
Если flag является 1, затем nanstd возвращает население стандартное отклонение X.

Типы данных: single | double

`dim` - Размерность для работы
положительный целочисленный скаляр

Размерность для работы, заданная как положительный целочисленный скаляр Если вы не задаете значение, то значение по умолчанию является первым измерением массива, не равным 1.

dim указывает размерность, длина которого уменьшается до 1. size(y,dim) равен 1, в то время как размеры всех других размерностей остаются неизменными.

Рассмотрим двумерный массив X:

Если dim равно 1, тогда nanstd(X,0,1) возвращает вектор-строку, содержащую стандартное отклонение образца для каждого столбца.
Если dim равно 2, тогда nanstd(X,0,2) возвращает вектор-столбец, содержащую стандартное отклонение образца для каждой строки.

Если dim больше ndims(X) или если size(X,dim) равен 1, тогда nanstd возвращает массив нулей с такими же размерностями и отсутствующими значениями, как X.

Типы данных: single | double

`vecdim` - Вектор размерностей
положительный целочисленный вектор

Вектор размерностей, заданный как положительный целочисленный вектор. Каждый элемент vecdim представляет размерности массива входа X. Область выхода y имеет длину 1 в заданных рабочих размерностях. Другие длины размерности одинаковы для X и y.

Для примера, если X массив 2 на 3 на 3, тогда nanstd(X,0,[1 2]) возвращает массив 1 на 1 на 3. Каждый элемент массива выхода является стандартным отклонением выборки элементов на соответствующей странице X.

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

`y` - Стандартные значения отклонений
скалярный | векторный | матричный | многомерный массив

Стандартные значения отклонения, возвращенные в виде скаляра, вектора, матрицы или многомерного массива.

Подробнее о