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記述統計

範囲、中心傾向、標準偏差、分散、相関

記述統計は、基本的な平均や標準偏差など、データ サンプルの特徴を定量的に記述します。累積メソッドは、配列の要素全体を移動しながら統計値をレポートします。移動メソッドは、配列要素のローカル ウィンドウ内で統計値をレポートし、その後、次のウィンドウに移動します。

関数

すべて展開する

min配列の最小要素
mink配列の k 個の最小要素を検出
max配列の最大要素
maxk配列の k 個の最大要素を検出
bounds配列の最小値と最大値
topkrows並べ替えられた上位の行
mean配列の平均値
median配列の中央値
mode配列の最頻値
std標準偏差
var分散
rms平方根平均二乗値
prctileデータ セットの百分位数
quantileデータ セットの分位数
iqrデータ セットの四分位数間範囲
rmseRoot-mean-square error between arrays
mapeMean absolute percentage error between arrays
cov共分散
corrcoef相関係数
xcov相互共分散
xcorr相互相関
cummax累積最大値
cummin累積最小値
movmin移動最小値
movmax移動最大値
movmean移動平均値
movmedian移動中央値
movmad移動中央絶対偏差
movstd移動標準偏差値
movvar移動分散値
movsum移動合計値
movprod移動積

トピック

  • 記述統計による計算

    基本的な統計情報を使用してデータを解析します。

  • 線形相関

    共分散と相関係数は、変数間の線形関係を表すのに役立ちます。

  • 線形回帰

    最小二乗近似は、データ内の関係をモデル化するために役立つ線形回帰の一般的なタイプです。

  • 対話型の近似

    基本的な近似 UI は、対話型のデータ モデリング ツールです。

  • プログラムによる近似

    MATLAB® には、データ近似に役立つ関数が多数あります。