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std

クラス: timeseries

timeseries データの標準偏差

構文

ts_std = std(ts)
ts_std = std(ts,Name,Value)

説明

ts_std = std(ts) は、timeseries データの標準偏差を返します。

ts_std = std(ts,Name,Value) は、1 つまたは複数の Name,Value 引数の組み合わせによって指定された追加オプションを指定します。

入力引数

ts

データの標準偏差を求める timeseries オブジェクト。

名前/値のペアの引数

オプションの Name,Value 引数のペアをコンマ区切りで指定します。ここで、Name は引数名で、Value は対応する値です。Name は単一引用符 (' ') で囲まなければなりません。Name1,Value1,...,NameN,ValueN のように、複数の名前と値のペアの引数を任意の順番で指定できます。

'MissingData'

2 つの値 (remove または interpolate) の 1 つを指定する文字列で、計算中の欠損値の処理方法を指定します。

既定値: remove

'Quality'

どの特性コードが欠損サンプル (ベクトル データの場合) または欠損値 (2 次元以上のデータ配列の場合) を示すかを指定する整数ベクトル。

'Weighting'

2 つの値 (none または time) の 1 つを指定する文字列。
time を指定した場合、大きい時間値は大きい割合に相当します。

出力引数

ts_std

次に示すような ts.Data 値の標準偏差。

  • ts.Data がベクトルの場合、ts_stdts.Data 値の標準偏差です。

  • ts.Data が行列であり、IsTimeFirsttrue であり、かつ ts の最初の次元が time と整合する場合、ts_stdts.Data の各列の標準偏差です。

ts.Data が N 次元の配列の場合、std は常に ts.Data の最初の大きさが 1 でない次元に動作します。

次の例では、timeseries オブジェクトの標準偏差を求めます。MATLAB® は、timeseries オブジェクトの各データ列の標準偏差を計算します。

% Load a 24-by-3 data array:

load count.dat

% Create a timeseries object with 24 time values:

count_ts = timeseries(count,1:24,'Name','CountPerSecond');

% Calculate the standard deviation of each data column for this 
% timeseries object:

std(count_ts)

MATLAB は、以下を返します。

25.3703   41.4057   68.0281

アルゴリズム

MATLAB は、次のようにして重み付けを決定します。

  1. 次のように、各時間値の順序に応じて重み付けを行います。

    • 最初の時間ポイント - 最初の時間間隔の時間 (t(2) - t(1))

    • 最初の時間ポイントまたは最後の時間ポイントのいずれでもない時間ポイント - 前の時間間隔の中間ポイントと、次の時間間隔の中間ポイントの間の時間 ((t(k + 1) - t(k))/2 + (t(k) - t(k - 1))/2)

    • 最後の時間ポイント - 最後の時間間隔の時間 ((t(end) - t(end - 1))

  2. 各重み付けをすべての重み付けの平均で除算して、各時間の重み付けを正規化します。

      メモ:   timeseries オブジェクトが均一にサンプリングされている場合は、各時間の正規化された重み付けは 1.0 です。したがって、時間の重み付けによる影響はありません。

  3. 正規化された重み付けで各時間のデータを乗算します。

参考

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