描述性统计的matlab实现

描述性统计的matlab实现

理论讲的再多不会做也白弄

直接上手

一.针对接近正态分布的(均值,方差,标准差,极差,变异系数,偏度,峰度)

这里我必须提前说明一点就是,你在写好函数后,函数的名是dts,你保存的文件名也必须是dts.m才行,这样调用dts()函数的时候才不会出现错。

 
x=[ 1 2 0/0 4 5 6]
function dts(x);
a = x(:); nans = isnan(a); ind = find (nans); %nan是0/0. a(ind)=[]; xbar= mean(a); disp(['均值是:',num2str(xbar)]); s2 = var(a); disp(['方差是:',num2str(s2)]); s = std(a); disp(['标准差是:',num2str(s)]);%数据里必须是元素的类型一样,所以要有num2str()函数转一下。 R = range(a); disp(['极差是:',num2str(R)]); cv = 100*s./xbar;%它是一个相对的数且没有量纲,所以更具有说明性。 disp(['变异系数是:',num2str(cv)]); g1 = skewness(a,0); disp(['偏度:',num2str(g1)]); g2=kurtosis(a,0); disp(['峰度',num2str(g2)]);
 

二.针对 有极端值(中位数,上下四分位数,四分位极差,三均值,上下截断点)

 
function fws(x)
a = x(:);
a(isnan(a))=[];
ss5 = prctile(a,50);
disp(['中位数是:',num2str(ss5)]);
ss25 = prctile(a,25);
disp(['下四分位数是:',num2str(ss25)]);
ss75 = prctile(a,75);
disp(['上四分位数是:',num2str(ss75)]);
RS = ss75-ss25;
disp(['四分位极差:',num2str(RS)]);
sss = 0.25*ss25+0.5*ss50+0.25*ss75;
disp('三均值:',num2str(sss));
 

三.用样本的分布描述总体的matlab

 茎叶图:

 
a=[10 20 10;54 56 78]
a=a(:)
b=a-mod(a,10);
b=unique(b);
b=sort(b);
N=length(b);
for k=1:N
    tmp=b(k);
    TT=sort(a');
    TT(TT<tmp)=[];
    TT(TT>tmp+10)=[];
    ts=mat2str(mod(TT,10));
    ts(ts=='[')=[];
    ts(ts==']')=[];
    disp([int2str(tmp),'   :   ',ts])
end
    
 

 经验分布函数图

 
X=[12,3,5,6;4,5,6,7];
X=X(:)'
X=sort(X)
n=length(X)
m=size(X)%写这一步是为了比较length 和 size两个函数的不同
xsui=ones(size(X))
B=cumsum(xsui)
B=B/n
x1=min(X)-(max(X)-min(X))*0.1
xr=max(X)+(max(X)-min(X))*0.1
x=[x1,X,xr]
y=[0,B,1]
h=stairs(x,y)
set(h,'linewidth',2,'color','k')
xlabel('x')
ylabel('F(x)')
grid on
axis([x1,xr,-0.05,1.05])
title('经验分布函数')
 

 

出处:http://www.cnblogs.com/zhengtaodoit/p/4933958.html

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-站长,转载请注明出处:https://javaforall.net/119597.html原文链接:https://javaforall.net

赞 (0)
全栈程序员-站长的头像全栈程序员-站长

相关推荐

  • pytest重试_pycharm could not find main

    pytest重试_pycharm could not find main安装:pip3installpytest-rerunfailures重新运行所有失败用例要重新运行所有测试失败的用例,请使用–reruns命令行选项,并指定要运行测试的最大次数:$py

    2022年7月29日
  • LoadRunner11.00安装&使用教程[通俗易懂]

    LoadRunner11.00安装&使用教程[通俗易懂]本教程分为四部分内容:安装序言:由于LoadRunner12.02或者12.53版本是HP公司推出的自带免费50个虚拟用户进行压力测试的版本,目的为了工程师去学习与了解的该工具。为了增大压力(增加虚拟用户数)到达高并发的性能测试,采用LoadRunner11.00,增加对应的Lice…

    2022年9月13日
  • 死人现在在做死事「建议收藏」

    死人现在在做死事「建议收藏」现在和死人没什么差别了,今晚要对6000条数据进行整理,对这些数据进行分类本来应该是属于一个商业智能分类的事情,可公司里没一个会数据挖掘的,都对这堆数据没有办法,现在只能靠我们这些死人来死扛着,人工在对它进行分类,看来真是要得去西天看米罗佛去了看下这个数据,吓死你们客户来电反映本机在7811145/03…

    2022年10月7日
  • raid0 raid1 raid5 raid6 raid10的优缺点和做各自raid需要几块硬盘[通俗易懂]

    raid0 raid1 raid5 raid6 raid10的优缺点和做各自raid需要几块硬盘[通俗易懂]一、Raid0:一块硬盘或者以上就可做raid0优势:数据读取写入最快,最大优势提高硬盘容量,比如3块80G的硬盘做raid0可用总容量为240G。速度是一样。缺点:无冗余能力,一块硬盘损坏,数据全无。建议:做raid0可以提供更好的容量以及性能,推荐对数据安全性要求不高的使用。二、Raid1:至少2快硬盘可做raid1优势:镜像,数据安全强,2快硬盘做raid一块正常运行,另外一块镜像备份数据,保障数据的安全。一块坏了,另外一块硬盘也有完整的数据,保障运行。缺…

    2022年7月15日
  • 非常好的理解遗传算法的例子有哪些_知觉理解性的例子

    非常好的理解遗传算法的例子有哪些_知觉理解性的例子遗传算法的手工模拟计算示例为更好地理解遗传算法的运算过程,下面用手工计算来简单地模拟遗传算法的各   个主要执行步骤。      例:求下述二元函数的最大值:   (1)个体编码          遗传算法的运算对象是表示个体的符号串,所以必须把变量x1,x2编码为一种      符号串。本题中,用无符号二进制整数来表示。          因x1,x2

    2022年9月13日
  • rapidxml操作XML

    rapidxml操作XML主要对上一篇文章做了修改,文章涉及创建、读取和修改XML文件,内容比较齐全,可以供大家学习。创建xml文件:基本步骤:给文件分配节点xmlDoc.allocate_node(node_element,”seqs”,NULL);把分配好的节点添加到文件中xmlDoc.append_node(seqsNode)。对于节点属性,先分配节点xml_node<>*seqsNode=xmlDoc

    2022年7月17日

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

关注全栈程序员社区公众号