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nanvar

NaN の値を無視した分散

構文

y = nanvar(X)
y = nanvar(X,1)
y = nanvar(X,w)
y = nanvar(X,w,dim)

説明

y = nanvar(X) は、NaN 値を削除した後で計算した X の分散 var です。

ベクトル x の場合、NaN の値を削除した後は、nanvar(x) が残りの要素の標本分散になります。行列 X の場合、NaN 値を削除した後は、nanvar(X) が列標本分散の行ベクトルになります。多次元配列 X の場合、nanvar は大きさが 1 でない最初の次元に対して作用します。

nancov は、Y を計算する前に、各変数 (行列 X の列) から平均値を削除します。n が NaN 値のある観測を削除した後の残りの観測数である場合、nanvar は、n > 1 であるか n = 1 であるかにより、それぞれ n – 1 または n によって y を正規化します。n による正規化を指定するには、y = nanvar(X,1) を使用します。

y = nanvar(X,w) は、重み付けベクトル w を使って分散を計算します。w の長さは、nanvar を実行する次元の長さに等しくならなければならず、要素は非負にならなければなりません。wNaN 値に対応する X の要素は無視されます。

y = nanvar(X,w,dim) は、X の次元 dim 方向に分散を得ます。n – 1 による既定の設定の正規化を使用するには、w[] に設定します。

欠損値があるデータの列標準偏差を見つけます。

X = magic(3);
X([1 6:9]) = repmat(NaN,1,5)
X =
   NaN     1   NaN
     3     5   NaN
     4   NaN   NaN
y = nanvar(X)
y =
   0.5000  8.0000  NaN

参考

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