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matlab--数据分析和统计.doc
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matlab--数据分析和统计.doc
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数据分析和统计
面向列的数据集
这年头似乎十分风行”面向”这个词,这儿故也套用,其英文为可理
解为 按列的存储方式来分析数据下面是一个例子
!
" !
"
# " # $
$ % "$ !$
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% %% #
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"" ##
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# #% $%
#
#
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以上数据被保存在一个称为 & 的文件中.
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##%$%
#
#
!
下面,我们调入此文件,并看看文件的一些参数
load count.dat
[n,p] = size(count)
n =
24
p =
3
创建一个时间轴后,我们可以把图画出来:
t = 1:n;
set(0,'defaultaxeslinestyleorder’,’-|--|-.’)
set(0,'defaultaxescolororder’,[0 0 0])
plot(t,count), legend('Location 1','Location 2','Location 3',0)
xlabel('Time'), ylabel('Vehicle Count'), grid on
足以证明,以上是对3个对象的24次观测.
基本数据分析函数
(一定注意是面向列的)
继续用上面的数据,其每列最大值.均值.及偏差分别为:
mx = max(count)
mu = mean(count)
sigma = std(count)
mx =
114 145 257
mu =
32.0000 46.5417 65.5833
sigma =
25.3703 41.4057 68.0281
重载函数,还可以定位出最大.最小值的位置
[mx,indx] = min(count)
mx =
7 9 7
indx =
2 23 24
试试看,你能看懂下面的命令是干什么的吗?
[n,p] = size(count)
e = ones(n,1)
x = count – e*mu
点这看看答案!
下面这句命令则找出了整个矩阵的最小值
min(count(:))
ans =
7
协方差及相关系数
下面我们来看看第一列的方差
cov(count(:,1))
ans =
643.6522
'()函数作用于矩阵则会计算其协方差矩阵&
*()用于计算相关系数如
corrcoef(count)
ans =
1.0000 0.9331 0.9599
0.9331 1.0000 0.9553
0.9599 0.9553 1.0000
数据的预处理
未知数据
++(++不是一个数)被定义为未经定义的算式的结果如 ,&在处理数据中++ 常用来表
示未知数据或未能获得的数据&所有与 ++ 有关的运算其结果都是 ++&
a = magic(3);
a(2,2) = NaN
a =
8 1 6
3 NaN 7
4 9 2
sum(a)
ans =
15 NaN 15
在做统计时,常需要将 ++ 转化为可计算的数字或去掉以下是几种方法
注:判断一个值是否为 NaN,只能用 isnan(),而不可用 x==NaN-
./(0(1))-
1.1()
先找出值不是 ++ 的项的下标将这些元素保留
1.1(/(0(1)))
同上去掉 ++
1.1(0(1))-
更快的做法
1((1)).23-
消掉 ++
4(5((4)6)).23-
把含有 ++ 的行都去掉
用此法可以从数据中去掉不相关的数据看看下面的命令是干什么用的
mu = mean(count);
sigma = std(count);
[n,p] = size(count)
outliers = abs(count — mu(ones(n, 1),:)) > 3*sigma(ones(n, 1),:);
nout = sum(outliers)
nout =
1 0 0
count(any(outliers'),:) = [];
点这看看答案
回归与曲线拟合
我们经常需要把观测到的数据表达为函数,假如有如下的对时间的观测:
t = [0 .3 .8 1.1 1.6 2.3]’;
y = [0.5 0.82 1.14 1.25 1.35 1.40]’;
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