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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`	배열에서 가장 작은 `k`개 요소 찾기
`max`	배열의 최댓값 요소
`maxk`	배열에서 가장 큰 `k`개 요소 찾기
`bounds`	배열의 최솟값과 최댓값
`topkrows`	Top rows in sorted order
`mean`	배열의 평균값(Mean Value)
`median`	배열의 중앙값(Median Value)
`mode`	배열에서 최빈값
`std`	표준편차
`var`	분산
`rms`	RMS(제곱평균제곱근) 값

백분위수 및 분위수

`prctile`	Percentiles of data set
`quantile`	Quantiles of data set
`iqr`	Interquartile range of data set

메트릭 전망

`rmse`	Root-mean-square error between arrays
`mape`	Mean absolute percentage error between arrays

공분산 및 상관

`cov`	공분산
`corrcoef`	상관 계수(Correlation Coefficient)
`xcov`	교차공분산
`xcorr`	상호상관

누적 통계량

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

이동 통계량

`movmin`	이동 최솟값
`movmax`	이동 최댓값
`movmean`	이동 평균
`movmedian`	이동 중앙값
`movmad`	이동 중앙값 절대 편차
`movstd`	이동 표준편차
`movvar`	이동 분산
`movsum`	이동 합
`movprod`	Moving product

도움말 항목

기술 통계량을 사용하여 계산하기
기본 통계량으로 데이터를 분석합니다.
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.