Описательная статистика

Числовые сводные данные и сопоставленные меры

Вычислите описательную статистику из выборочных данных, включая меры центральной тенденции, дисперсии, формы, корреляции и ковариации. Плоские и перекрестные плоские данные, и вычисляют итоговую статистику для сгруппированных данных.

Функции

развернуть все

geomeanСреднегеометрический
harmmeanСреднее гармоническое
trimmeanСреднее значение, исключая выбросы
kurtosisЭксцесс
momentЦентральный момент
skewnessСкошенность
rangeОбласть значений значений
iqrМежквартильный размах
madСреднее или среднее абсолютное отклонение
prctileПроцентили набора данных
quantileКвантили набора данных
zscoreСтандартизированный z - баллы
corrЛинейная корреляция или порядковая корреляция
robustcovУстойчивая многомерная ковариация и средняя оценка
cholcovПодобное Холесскому разложение ковариации
corrcovПреобразуйте ковариационную матрицу в корреляционную матрицу
partialcorrЛинейный или оценивают частичные коэффициенты корреляции
partialcorriЧастичные коэффициенты корреляции настроены для внутренних переменных
nearcorrВычислите самую близкую корреляционную матрицу путем минимизации расстояния Frobenius
grpstatsИтоговая статистика, организованная по группам
tabulateТаблица частот
crosstabПерекрестное табулирование
tiedrankРанг настроен для связей

Темы

Исследовательский анализ данных

Исследуйте распределение данных с помощью описательной статистики.

Меры центральной тенденции

Найдите распределение данных вдоль соответствующей шкалы.

Меры дисперсии

Узнайте, насколько распространенный значения данных находятся на числовой оси.

Квантили и процентили

Узнать, как Statistics and Machine Learning Toolbox™ вычисляет квантили и процентили.

Группировка переменных

Сгруппированные переменные являются служебными переменными, используемыми, чтобы сгруппировать или категоризировать наблюдения.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте