std

timeseries 데이터의 표준편차

구문

tsstd = std(ts)

tsstd = std(ts,Name,Value)

설명

tsstd = std(ts)는 timeseries 객체에서 데이터의 표준편차를 반환합니다.

tsstd = std(ts,Name,Value)는 하나 이상의 이름-값 쌍의 인수를 사용하여 표준편차를 계산할 때 추가 옵션을 지정합니다. 예를 들어, tsstd = std(ts,'Quality',-99,'MissingData','remove')는 -99를 누락된 샘플 품질 코드로 정의하고 표준편차를 계산하기 전에 누락된 샘플을 제거합니다.

예제

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샘플 데이터의 표준편차

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timeseries 객체를 만들고 샘플 데이터의 표준편차를 계산합니다.

ts = timeseries((1:10)');
tsstd = std(ts)

tsstd = 
3.0277

입력 인수

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`ts` — 입력 `timeseries`
스칼라

입력 timeseries로, 스칼라로 지정됩니다.

데이터형: timeseries

이름-값 인수

선택적 인수 쌍을 Name1=Value1,...,NameN=ValueN으로 지정합니다. 여기서 Name은 인수 이름이고 Value는 대응값입니다. 이름-값 인수는 다른 인수 뒤에 와야 하지만, 인수 쌍의 순서는 상관없습니다.

R2021a 이전 릴리스에서는 쉼표를 사용하여 각 이름과 값을 구분하고 Name을 따옴표로 묶으십시오.

예: tsstd = std(ts,'Quality',-99,'MissingData','remove')

`Quality` — 누락값 표시자
스칼라 | 벡터 | 행렬 | 다차원 배열

누락값 표시자로, -128에서 127 사이의 정수로 구성된 스칼라, 벡터, 행렬 또는 다차원 배열로 지정됩니다. 각 요소는 누락된 데이터로 처리할 품질 코드입니다.

기본적으로, 계산하기 전에 누락된 데이터가 제거됩니다. 데이터를 제거하는 대신 보간하려면 이름-값 쌍 'MissingData','interpolation'을 지정하십시오.

`MissingData` — 누락된 데이터 메서드
`'remove'` (디폴트 값) | `'interpolate'`

누락된 데이터 메서드로, 누락값을 제거하기 위해 'remove'로 지정되거나, 데이터를 보간하여 누락값을 채우기 위해 'interpolate'로 지정됩니다. 누락값으로 간주할 데이터 샘플을 나타내려면 'Quality' 이름-값 쌍을 지정합니다.

`Weighting` — 가중치
`'none'` (디폴트 값) | `'time'`

가중치로, 'none' 또는 'time'으로 지정됩니다.
'time'을 지정할 경우 시간 값이 클수록 가중치도 커집니다.

알고리즘

MATLAB^®은 다음과 같은 방법으로 가중치를 결정합니다.

다음과 같이 시간의 순서에 따라, 각 시간 값에 가중치를 연결합니다.
- 첫 번째 시간 지점 — 첫 번째 시간 구간의 길이 (t(2) - t(1)).
- 첫 번째 시간 지점이나 마지막 시간 지점이 아닌 시간 지점 — 이전 시간 구간의 중간점과 그 다음 시간 구간의 중간점 사이의 길이 ((t(k + 1) - t(k))/2 + (t(k) - t(k - 1))/2).
- 마지막 시간 지점 — 마지막 시간 구간의 길이 (t(end) - t(end - 1)).
각 가중치를 모든 가중치의 평균으로 나누어 각 시간에 대한 가중치를 정규화합니다.
참고
timeseries 객체가 균일하게 샘플링된 경우 각 시간의 정규화된 가중치는 1.0입니다. 따라서 시간 가중치는 아무런 영향을 미치지 않습니다.
각 시간의 데이터를 정규화된 가중치와 곱합니다.