ドキュメンテーション

最新のリリースでは、このページがまだ翻訳されていません。 このページの最新版は英語でご覧になれます。

記述統計

数値的要約と関連尺度

中心傾向、分散、形状、相関、共分散などの尺度がある記述統計を標本データから計算します。データを集計およびクロス集計し、グループ化したデータについて要約統計を計算します。データに欠損値 (NaN 値) が含まれている場合、MATLAB® の算術演算関数は NaN を返します。しかし、Statistics and Machine Learning Toolbox™ に用意されている専用の関数は、これらの欠損値を無視し、残りの値を使用して数値を返します。詳細は、欠損値をもつデータを参照してください。

関数

すべて展開する

geomean幾何平均
harmmean調和平均
trimmean外れ値を排除した平均値
nanmeanNaN 値を無視した平均値
nanmedianNaN 値を無視した中央値
kurtosis尖度
moment中心モーメント
skewness歪度
nanstdNaN 値を無視した標準偏差
nanvarNaN 値を無視した分散
range値の範囲
nanmaxNaN 値を無視した最大値
nanminNaN 値を無視した最小値
iqr四分位数間範囲
mad平均または中央絶対偏差
prctileデータセットの百分位数
quantileデータセットの分位数
zscore標準化された z スコア
corr線形相関または順位相関
robustcovロバスト多変量共分散および平均の推定
cholcovコレスキーのような共分散分解
corrcov共分散行列の相関行列への変換
partialcorr線形または順位偏相関係数
partialcorri内部変数向けに調整された偏相関係数
nancovNaN 値を無視した共分散
grpstatsグループ別に整理された要約統計
tabulate度数分布表
crosstabクロス集計
tiedrank同順位の順位調整
nansumNaN 値を無視した総和

トピック

データの探索的解析

記述統計を使用してデータの分布を調べます。

欠損値をもつデータ

欠損値を無視して記述統計を計算します。

中心傾向の尺度

適切なスケールでデータの分布の位置を決定します。

ばらつきの尺度

数直線上にデータ値がどのように広がっているかを調べます。

分位数と百分位数

Statistics and Machine Learning Toolbox で分位数と百分位数を計算する方法を学びます。

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。