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var

クラス: timeseries

timeseries データの分散

構文

ts_var = var(ts)
ts_var = var(ts,Name,Value)

説明

ts_var = var(ts) は、ts.data の分散を返します。

ts_var = var(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使用します。

入力引数

ts

データの分散を求める 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_var

次に示すような ts.data の分散。

  • ts.Data がベクトルの場合、ts_varts.Data 値の分散です。

  • 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_varts.Data の各列の分散を含む行ベクトルです。

ts.Data が N 次元の配列の場合、var は常に ts.Data の最初の大きさが 1 でない次元に対して作用します。

次の例では、timeseries オブジェクトの分散値を計算します。MATLAB® は、timeseries オブジェクトの各データ列の分散を計算します。

243 列のデータ配列を読み込みます。24 個の時間値をもつ時系列オブジェクトを作成します。

load count.dat
count_ts = timeseries(count,[1:24],'Name','CountPerSecond');

各データ列の分散を計算します。

var(count_ts)

MATLAB は、以下を返します。

1.0e+03 *
  0.6437    1.7144    4.6278

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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