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기술 통계량

수치적 요약 및 관련 척도

중심 경향성, 산포, 형태, 상관관계, 공분산에 대한 척도를 포함하여 표본 데이터에서 기술 통계량을 계산합니다. 데이터에 대한 제표 및 교차제표를 만들고 그룹화된 데이터에 대한 요약 통계량을 계산합니다. 데이터에 결측값(NaN)이 포함된 경우 MATLAB® 산술 연산 함수는 NaN을 반환합니다. 그러나, Statistics and Machine Learning Toolbox™에서 제공되는 특화된 함수는 이러한 결측값을 무시하고 나머지 값을 사용하여 계산된 숫자형 값을 반환합니다. 자세한 내용은 Data with Missing Values 항목을 참조하십시오.

함수

모두 확장

geomeanGeometric mean
harmmeanHarmonic mean
trimmeanMean, excluding outliers
nanmeanNaN 값을 무시하여 평균 구하기
nanmedianMedian, ignoring NaN values
kurtosis첨도
momentCentral moment
skewness왜도
nanstdStandard deviation, ignoring NaN values
nanvarVariance, ignoring NaN values
range값 범위
nanmaxMaximum, ignoring NaN values
nanminMinimum, ignoring NaN values
iqrInterquartile range
madMean or median absolute deviation
prctile데이터 세트의 백분위수
quantile데이터 세트의 분위수
zscore표준화된 z-점수
corr선형 상관 또는 순위 상관
robustcovRobust multivariate covariance and mean estimate
cholcovCholesky-like covariance decomposition
corrcovConvert covariance matrix to correlation matrix
partialcorrLinear or rank partial correlation coefficients
partialcorriPartial correlation coefficients adjusted for internal variables
nancovCovariance ignoring NaN values
grpstatsSummary statistics organized by group
tabulate빈도 테이블
crosstabCross-tabulation
tiedrankRank adjusted for ties
nansumSum, ignoring NaN values

도움말 항목

Exploratory Analysis of Data

Explore the distribution of data using descriptive statistics.

Data with Missing Values

Compute descriptive statistics while ignoring missing values.

Measures of Central Tendency

Locate a distribution of data along an appropriate scale.

Measures of Dispersion

Find out how spread out the data values are on the number line.

Quantiles and Percentiles

Learn how the Statistics and Machine Learning Toolbox computes quantiles and percentiles.

Grouping Variables

Grouping variables are utility variables used to group or categorize observations.