std

timeseries データの標準偏差

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構文

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

説明

tsstd = std(ts) は、timeseries オブジェクトのデータの標準偏差を返します。

例

tsstd = std(ts,Name,Value) は、標準偏差の計算時に、名前と値のペアの引数を 1 つ以上使用して追加のオプションを指定します。たとえば、tsstd = std(ts,'Quality',-99,'MissingData','remove') は、欠損サンプル特性コードとして -99 を定義し、標準偏差を計算する前に欠損サンプルを削除します。

例

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ライブ スクリプトを開く

timeseries オブジェクトを作成し、サンプル データの標準偏差を計算します。

ts = timeseries((1:10)');
tsstd = std(ts)
tsstd = 
3.0277

入力引数

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入力 timeseries。スカラーとして指定します。

データ型: timeseries

名前と値の引数

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オプションの引数のペアを Name1=Value1,...,NameN=ValueN として指定します。ここで、Name は引数名で、Value は対応する値です。名前と値の引数は他の引数の後に指定しなければなりませんが、ペアの順序は重要ではありません。

R2021a より前では、コンマを使用して名前と値をそれぞれ区切り、Name を引用符で囲みます。

例: tsstd = std(ts,'Quality',-99,'MissingData','remove')

欠損値インジケーター。-128 ～ 127 の範囲の整数のスカラー、ベクトル、行列、または多次元配列として指定します。各要素は、欠損データとして扱う特性コードです。

既定では、欠損データは計算の前に削除されます。データを削除せずに内挿するには、名前と値のペア 'MissingData','interpolation' を指定します。

データ型: single | double | int8 | int16 | int32 | int64 | uint8 | uint16 | uint32 | uint64

欠損データ メソッド。'remove' を指定すると欠損値が削除され、'interpolate' を指定するとデータの内挿により欠損値が埋められます。名前と値のペア 'Quality' は、どのデータ サンプルを欠損データと見なすかを指定します。

重み。'none' または 'time' として指定します。
'time' を指定した場合、大きい時間値は大きい重みに相当します。

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。

バージョン履歴

R2006a より前に導入

参考

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