skewness

Перекос

Свернуть все на странице

Синтаксис

y = skewness(X)
y = skewness(X,flag)
y = skewness(X,flag,'all')
y = skewness(X,flag,dim)
y = skewness(X,flag,vecdim)

Описание

пример

y = skewness(X) возвращает дискретизацию X.

  • Если X является вектором, тогда skewness(X) возвращает скалярное значение, которое является перекосом элементов в X.

  • Если X является матрицей, тогда skewness(X) возвращает вектор-строку, содержащую пример наклона каждого столбца в X.

  • Если X является многомерным массивом, затем skewness(X) действует по первой нежесткой размерности X.

пример

y = skewness(X,flag) определяет, следует ли исправлять смещение (  flag = 0) или нет (  flag = 1, по умолчанию). Когда X представляет выборку из населения, перекос X смещен, что означает, что он имеет тенденцию отличаться от поголовья населения систематическим количеством на основе размера выборки. Можно задать flag на 0 для исправления этого систематического смещения.

пример

y = skewness(X,flag,'all') возвращает перекос всех элементов X.

пример

y = skewness(X,flag,dim) возвращает перекос по рабочей размерности dim от X.

пример

y = skewness(X,flag,vecdim) возвращает перекос по размерностям, заданным в векторе vecdim. Для примера, если X - массив 2 на 3 на 4, затем skewness(X,1,[1 2]) возвращает 1 на 1 на 4 array. Каждый элемент выхода массива является смещенным перекосом элементов на соответствующей странице X.

Примеры

свернуть все

Открыть Live Script

Установите случайный seed для воспроизводимости результатов.

rng('default')

Сгенерируйте матрицу с 5 строками и 4 столбцами.

X = randn(5,4)
X = 5×4

    0.5377   -1.3077   -1.3499   -0.2050
    1.8339   -0.4336    3.0349   -0.1241
   -2.2588    0.3426    0.7254    1.4897
    0.8622    3.5784   -0.0631    1.4090
    0.3188    2.7694    0.7147    1.4172

Найдите образцовую наклонность X.

y = skewness(X)
y = 1×4

   -0.9362    0.2333    0.4363   -0.4075

y - вектор-строка, содержащая искривление образца каждого столбца в X.

Открыть Live Script

Для вектора входа исправьте смещение в вычислении перекоса путем определения flag входной параметр.

Установите случайный seed для воспроизводимости результатов.

rng('default')

Сгенерируйте вектор длины 10.

x = randn(10,1)
x = 10×1

    0.5377
    1.8339
   -2.2588
    0.8622
    0.3188
   -1.3077
   -0.4336
    0.3426
    3.5784
    2.7694

Найдите предвзятое искривление x. По умолчанию skewness устанавливает значение flag на 1 для вычисления смещенной перекосы.

y1 = skewness(x) % flag is 1 by default
y1 = 0.1061

Нахождение корректируемого смещением перекоса x путем установки значения flag на 0.

y2 = skewness(x,0)
y2 = 0.1258
Открыть Live Script

Найдите перекос вдоль различных размерностей для многомерного массива.

Установите случайный seed для воспроизводимости результатов.

rng('default')

Создайте массив случайных чисел 4 на 3 на 2.

X = randn([4,3,2])
X = 
X(:,:,1) =

    0.5377    0.3188    3.5784
    1.8339   -1.3077    2.7694
   -2.2588   -0.4336   -1.3499
    0.8622    0.3426    3.0349


X(:,:,2) =

    0.7254   -0.1241    0.6715
   -0.0631    1.4897   -1.2075
    0.7147    1.4090    0.7172
   -0.2050    1.4172    1.6302

Найдите перекос X вдоль размерности по умолчанию.

Y1 = skewness(X)
Y1 = 
Y1(:,:,1) =

   -0.8084   -0.5578   -1.0772


Y1(:,:,2) =

   -0.0403   -1.1472   -0.6632

По умолчанию перекос действует вдоль первой размерности X чей размер не равен 1. В этом случае эта размерность является первой размерностью X. Поэтому Y1 - массив 1 на 3 на 2.

Найдите предвзятое искривление X вдоль второго измерения.

Y2 = skewness(X,1,2)
Y2 = 
Y2(:,:,1) =

    0.6956
   -0.5575
    0.0049
    0.6033


Y2(:,:,2) =

   -0.6969
    0.1828
    0.7071
   -0.6714

Y2 - массив 4 на 1 на 2.

Найдите предвзятое искривление X по третьей размерности.

Y3 = skewness(X,1,3)
Y3 = 4×3
10-15 ×

         0    0.1597    0.5062
    0.1952         0         0
         0   -0.2130         0
    0.3654         0    0.4807

Y3 является матрицей 4 на 3.

Открыть Live Script

Нахождение перекоса по нескольким размерностям при помощи 'all' и vecdim входные параметры.

Установите случайный seed для воспроизводимости результатов.

rng('default')

Создайте массив случайных чисел 4 на 3 на 2.

X = randn([4 3 2])
X = 
X(:,:,1) =

    0.5377    0.3188    3.5784
    1.8339   -1.3077    2.7694
   -2.2588   -0.4336   -1.3499
    0.8622    0.3426    3.0349


X(:,:,2) =

    0.7254   -0.1241    0.6715
   -0.0631    1.4897   -1.2075
    0.7147    1.4090    0.7172
   -0.2050    1.4172    1.6302

Найдите предвзятое искривление X.

yall = skewness(X,1,'all')
yall = 0.0916

yall является смещенным перекосом всех входных данных набора X.

Найти предвзятое искривление каждой страницы X путем определения первых и вторых измерений.

ypage = skewness(X,1,[1 2])
ypage = 
ypage(:,:,1) =

    0.1070


ypage(:,:,2) =

   -0.6263

Для примера, ypage(1,1,2) является смещенным перекосом элементов в X(:,:,2).

Нахождение смещенной перекосы элементов в каждой X(:,i,:) срез путем определения первых и третьих размерностей.

ycol = skewness(X,1,[1 3])
ycol = 1×3

   -1.0755   -0.3108   -0.2209

Для примера, ycol(3) является смещенным перекосом элементов в X(:,3,:).

Входные параметры

свернуть все

Входные данные, который представляет выборку из населения, заданную в виде вектора, матрицы или многомерного массива.

  • Если X является вектором, тогда skewness(X) возвращает скалярное значение, которое является перекосом элементов в X.

  • Если X является матрицей, тогда skewness(X) возвращает вектор-строку, содержащую пример наклона каждого столбца в X.

  • Если X является многомерным массивом, затем skewness(X) действует по первой нежесткой размерности X.

Чтобы задать рабочую размерность, когда X является матрицей или массивом, используйте dim входной параметр.

skewness лечит NaN значения в X как отсутствующие значения и удаляет их.

Типы данных: single | double

Индикатор смещения, заданный как 0 или 1.

  • Если flag является 1 (по умолчанию), тогда перекос X смещен, что означает, что он имеет тенденцию отличаться от поголовья населения систематическим количеством на основе размера выборки.

  • Если flag является 0, затем skewness исправляет систематическое смещение.

Типы данных: single | double | logical

Размерность, по которой можно работать, заданная как положительное целое число. Если вы не задаете значение для dim, тогда по умолчанию эта первая размерность X чей размер не равен 1.

Рассмотрим перекос матрицы X:

  • Если dim равно 1, тогда skewness возвращает вектор-строку, которая содержит пример наклона каждого столбца в X.

  • Если dim равно 2, тогда skewness возвращает вектор-столбец, которая содержит пример перекоса каждой строки X.

Если dim больше ndims(X) или если size(X,dim) равен 1, тогда skewness возвращает массив NaNs того же размера, что и X.

Типы данных: single | double

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 skewness(X,1,[1 2]) возвращает массив 1 на 1 на 3. Каждый элемент выхода массива является смещенным перекосом элементов на соответствующей странице X.

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

Перекос, возвращенный как скалярный, векторный, матричный или многомерный массив.

Алгоритмы

Перекос является мерой асимметрии данных вокруг среднего значения выборки. Если перекос отрицателен, данные распределяются больше налево от среднего, чем вправо. Если перекос положительный, данные распределяются больше вправо. Перекос нормального распределения (или любого совершенно симметричного распределения) равен нулю.

Перекос распределения задан как

s=E(x−μ)3σ3,

где µ - среднее значение x, σ - стандартное отклонение x, а E (t) представляет ожидаемое значение t количества. The skewness функция вычисляет выборочную версию этого значения населения.

Когда вы задаете flag на 1, перекос смещен, и применяется следующее уравнение:

s1=1n∑i=1n(xi−x¯)3(1n∑i=1n(xi−x¯)2)3.

Когда вы задаете flag на 0, skewness исправляет систематическое смещение и применяется следующее уравнение:

s0=n(n−1)n−2s1.

Это уравнение с коррекцией смещения требует, чтобы X содержат по меньшей мере три элемента.

Расширенные возможности

.

См. также

| | | |

Темы

Представлено до R2006a

Statistics and Machine Learning Toolbox документация

Поддержка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте