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データの管理
MATLAB® との間でデータを転送するには、いくつかの異なるファイル形式を使用します。有効な形式には、表形式データ、タブ区切りファイル、Microsoft® Excel® スプレッドシート、および SAS® XPORT
ファイルがあります。サポートされるファイル形式、関連するインポート/エクスポート関数の表については、インポートとエクスポートでサポートされるファイル形式を参照してください。あるいは、インポート ツールを使用してデータを対話的にインポートできます。Statistics and Machine Learning Toolbox™ では、MATLAB で使用できるデータ型も、すべてではありませんが多くがサポートされます。詳細については、サポートされているデータ型を参照してください。
nominal
、ordinal
、および dataset
は Statistics and Machine Learning Toolbox に特有のデータ型であり、非推奨になりました。製品間の互換性を向上させるには、MATLAB に用意されている categorical
データ型または table
データ型を使用します。詳細については、categorical 配列の作成またはtable の作成とその table へのデータの代入を参照するか、Tables and Categorical Arrays をご覧ください。
関数
クラス
dataset | (非推奨) 統計データの配列 |
トピック
- Statistics and Machine Learning Toolbox のサンプル データ セット
さまざまなデータ セットを使用して Statistics and Machine Learning Toolbox で利用可能なソフトウェアの機能を試す。
- グループ化変数
グループ化変数は観測値のグループ化または分類に使用されるユーティリティ変数です。
- ダミー変数
ダミー変数により、分類および回帰分析でカテゴリカル データを使用できます。
- カテゴリ平均値の差分の検定
t 検定、2 因子 ANOVA (分散分析)、ANOCOVA (共分散分析) を使用してカテゴリ (グループ) の平均値間の有意差を検定します。
- カテゴリカル共変量による線形回帰
categorical 配列と
fitlm
を使用してカテゴリカル共変量による回帰を実行します。