Нахождение средних, срединных значений массива и стандартных отклонений
Элементарная статистическая обработка данных в массиве обычно сводится к нахождению их среднего значения, медианы (срединного значения) и стандартного отклонения. Для этого в системе MATLAB определены следующие функции:
-
mean (А) — возвращает арифметическое среднее значение элементов массива, если А — вектор; или возвращает вектор-строку, содержащую средние значения элементов каждого столбца, если А — матрица. Арифметическое среднее значение есть сумма элементов массива, деленная на их число;
-
mean(A.dim) — возвращает среднее значение элементов по столбцам или по строкам матрицы в зависимости от значения скаляра dim (dim=l по столбцам и dim=2 по строкам соответственно).
Примеры:
-
median (A) — возвращает медиану, если А — вектор; или вектор-строку медиан для каждого столбца, если А — матрица;
-
median(A.dim) — возвращает значения медиан для столбцов или строк матрицы в зависимости от значения скаляра dim.
Примеры:
» A=magic(6)
» M=median(A)
М =
19.000018.500018.000019.000018.500018.0000
» M=median(A,2)
М =
21.5000
22.0000
21.0000
16.0000
15.0000
15.5000
-
std(X) — возвращает стандартное отклонение элементов массива, вычисляемое по формуле если X — вектор. Если X — матрица, то std(X) возвращает вектор-строку, содержащую стандартное отклонение элементов каждого столбца (обратите внимание, что оно отличается от среднеквадратического отклонения);
-
std(X.flag) — возвращает то же значение, что и std(X), если flag=0; если flag=l, функция std(X.l) возвращает среднеквадратическое отклонение (квадратный корень из несмещенной дисперсии), вычисляемое по формуле
-
std(X.flag.dim) — возвращает стандартное или среднеквадратическое отклонения по рядам (dim=2) или по столбцам(dim=1) матрицы X в зависимости от значения переменной dim.
Примеры:
» X = linspace(0,3*pi,10)
X = Columns 1 through 7
0 1.0472 2.0944 3.1416 4.1888 5.2360 6.2832
Columns 8 through 10
7.3304 8.3776 9.4248
» s = std(X)
s =
3.1705
|