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기술 통계량

범위, 중심 경향성, 표준편차, 분산, 상관관계

기술 통계량은 기초적인 평균 또는 표준편차와 같은 것으로서 데이터 샘플의 특징을 정량적으로 설명합니다. 누적 방법은 배열의 모든 요소를 거치면서 통계량을 보고합니다. 이동 방법은 배열 요소의 국소 윈도우 내의 통계량을 보고한 후 다음 윈도우로 이동합니다.

함수

기본 통계량

`min`	배열의 최솟값 요소
`mink`	Find `k` smallest elements of array
`max`	배열의 최댓값 요소
`maxk`	배열에서 가장 큰 `k`개 요소 찾기
`bounds`	최소 요소와 최대 요소
`topkrows`	Top rows in sorted order
`mean`	배열의 평균값(Mean Value)
`median`	배열의 중앙값(Median Value)
`mode`	배열에서 최빈값
`std`	표준편차
`var`	분산
`corrcoef`	상관 계수(Correlation Coefficient)
`cov`	공분산
`xcorr`	상호상관
`xcov`	교차공분산

누적 통계량

`cummax`	누적 최댓값(Cumulative Maximum)
`cummin`	누적 최솟값

이동 통계량

`movmad`	Moving median absolute deviation
`movmax`	Moving maximum
`movmean`	이동 평균
`movmedian`	Moving median
`movmin`	Moving minimum
`movprod`	Moving product
`movstd`	Moving standard deviation
`movsum`	Moving sum
`movvar`	Moving variance

도움말 항목

기술 통계량을 사용하여 계산하기

기본 통계량으로 데이터를 분석합니다.

일관되지 않은 데이터

데이터 세트 내의 이상값을 식별합니다.

선형 상관관계

공분산과 상관 계수는 변수 간의 선형 관계를 설명하는 데 도움이 됩니다.

선형 회귀

최소제곱 피팅은 데이터 내의 관계를 모델링하는 데 유용한 선형 회귀의 일반적인 유형입니다.

대화형 방식 피팅

기본 피팅 UI는 대화형 방식의 데이터 모델링 툴입니다.

프로그래밍 방식 피팅

MATLAB^®에는 데이터 피팅에 유용한 여러 함수가 있습니다.

MATLAB 문서

지원

Introducing Deep Learning with MATLAB

Introducing Deep Learning with MATLAB