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  • 详细介绍了matlab方差和标准差的函数用法,包含示例代码
  • matlab方差和标准差

    千次阅读 2015-04-20 19:06:32
    % 用while方式输入n个数 当前数x,平方和sum2,和sum,最后求平均数ave和标准差y clc;clear; n=input('请输入数据的总数'); N=n; disp(['接下来请按照提示依次输入',num2str(n),'个非负数。']); sum2=0 ;sum=0; count=1...
    % 用while方式输入n个数  当前数x,平方和sum2,和sum,最后求平均数ave和标准差y
    clc;clear;
    n=input('请输入数据的总数');
    N=n;
    disp(['接下来请按照提示依次输入',num2str(n),'个非负数。']);
    sum2=0 ;sum=0;
    count=1;
    x=0;
    X=[];%用来存放x
    while n>0
         n=n-1;
        disp(['现在开始请输入第',int2str(count),'个非负数']);
        count=count+1;
        x=input('');    
        sum2=sum2+x^2; 
        sum=sum+x;
        disp(['您刚才输入的数是',int2str(x)]);
        X=[X;x];
        if x<0 
           break;
           flag=1;  
           %flag原来是0,如果break后面的语句有执行,那么
           %下面的提示信息会显示。
        end
          if flag==1
           disp(['楼主如果看到这条信息,说明break之后的程序被执行']);
          end
          close all;
    end
    close all;
    ave=mean(X);
    y=std(X);
    disp(['平均数是',num2str(ave),'标准差是',num2str(y)])
    disp(['总数是',int2str(N),'总和是',int2str(sum),'平方和是',num2str(sum2)]);
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  • 利用MATLAB求均值、方差和标准差

    千次阅读 2019-12-11 22:39:40
    1、均值 数学定义: Matlab函数:mean 如果X是一个矩阵,则其均值是一个向量组。mean(X,1)为列向量的均值,mean(X...按求取方差公式的不同,方差分为两种:biased(有效估计的方差unbiased(无偏估计的方差...

    1、 均值

    数学定义: 

    Matlab函数:mean

    如果X是一个矩阵,则其均值是一个向量组。mean(X,1)为列向量的均值,mean(X,2)为行向量的均值。若要求整个矩阵的均值,则为mean(mean(X))或者mean2(X)。

     

    2、 方差

    数学定义:

    均方差:

    按求取方差公式的不同,方差分为两种:biased(有效估计的方差)和unbiased(无偏估计的方差)。当分析数据为样本数据(Sample Data)为无偏估计的方差,求方差除以n-1 ,分析数据为总体数据(The Population )有效估计的方差,求方差除以n。无偏估计的方差可以修正样本的差异,更精确描述样本空间。因此matlab默认采用的是无偏估计的方差。

    Matlab 函数:var

    如果X是一个一维向量,var(data,1) 求总体方差,var(data,0) 求样本方差

    如果X是一个矩阵,var没有求矩阵的方差功能,可使用std先求均方差,再平方得到方差。

     

    3、 标准差

    定义:

    标准差是对均方差开根号。同理,标准差也分为两种,一种是总体数据(除n),一种为样本数据(除n-1)。

    Matlab 函数:var

    假设X是矩阵,那么

    std1=std(X(:),1);%有效估计的方差(/n)

    std2=std(X(:),0);%无偏估计的方差(/n-1)

    std3=std2(X);%无偏估计的方差(/n-1)

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  • 首先,什么是方差和标准差? 方差,是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量,统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中,研究方差...

    首先,什么是方差和标准差?

    方差,是在概率论和统计方差衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量,统计中的方差(样本方差)是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。在许多实际问题中,研究方差即偏离程度有着重要意义。
    标准差,中文环境中又常称均方差,是离均差平方的算术平均数的平方根。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据,标准差未必相同。

    1.方差

    计算公式:
    这里写图片描述
    在Matlab中使用方法是:

    V=var(X,flag,dim)
    参数解释如下:
    X为矩阵或者向量;
    flag为权值,当flag等于0时:前置因子是1/(n-1),当flag等于0时:前置因子是1/(n),默认是0;
    dim为维数,当dim=1时,表示计算列,当dim=2时,表示计算行。

    2.标准差

    计算公式:
    这里写图片描述

    在Matlab中使用方法是:

    V=std(X,flag,dim)
    参数解释如下:
    X为矩阵或者向量;
    flag为权值,当flag等于0时:前置因子是1/(n-1),当flag等于0时:前置因子是1/(n),默认是0;
    dim为维数,当dim=1时,表示计算列,当dim=2时,表示计算行。

    程序示例:

    clc;clear;
    matrix=[1, 2, 3; 4, 5, 6];
    
    matrix_var_col=var(matrix); % 计算方差,权值为0,维度为1,也就是计算列方差
    %matrix_var_col =
    %    4.5000    4.5000    4.5000
    
    matrix_var_row=var(matrix,0,2);% 计算方差,权值为0,维度为2,也就是计算行方差
    %matrix_var_row =
    %     1
    %     1
    
    matrix_std_col=std(matrix,1);% 计算标准差,权值为1,维度为1,也就是计算列标准差
    %matrix_std_col =
    %    1.5000    1.5000    1.5000
    
    matrix_std_row=std(matrix,1,2);% 计算标准差,权值为1,维度为2,也就是计算行标准差
    %matrix_std_row =
    %    0.8165
    %    0.8165
    展开全文
  • 本博文源于matlab基础,主要讲述常用统计量的计算包括均值、中位数、极差、方差和标准差

    本博文源于matlab基础,主要讲述常用统计量的计算包括均值、中位数、极差、方差和标准差。
    其中相应的函数如下,然后我们用一个例子讲述函数的实战。

    函数 功能格式
    mean(x) 求x阵列的均值,格式:M=mean(x)
    median(x) 求x阵列的中位数,格式:M=median(X)
    range(x) 求x阵列的极差,格式:R=range(x)
    var(x) 求x阵列的方差,格式:V=var(x)
    std(x) 求x阵列的标准差,格式:S=std(x)

    例子求A的均值、中位数、极差、方差和标准差

    A的数据保存在A.txt

    74 63 78 76 89 56
    65 83 72 41 39 72
    90 46 54 61 75 76
    77 78 53 74 59 50
    59 47 45 67 75 36
    

    将数据复制进去,然后另存为A.txt大家应该能理解。然后将上面代码输入一遍,就是简单的演示,博主的代码如下:

    >> load A.txt
    >> mean(A)
    
    ans =
    
       73.0000   63.4000   60.4000   63.8000   67.4000   58.0000
    
    >> median(A)
    
    ans =
    
        74    63    54    67    75    56
    
    >> range(A)
    
    ans =
    
        31    37    33    35    50    40
    
    >> var(A)
    
    ans =
    
      141.5000  292.3000  194.3000  197.7000  364.8000  268.0000
    
    >> std(A)
    
    ans =
    
       11.8954   17.0968   13.9392   14.0606   19.0997   16.3707
    
    >> 
    

    如果大家不放心可以用计算器/手算验证,但是matlab我们要相信,毕竟这是为了后面更快速做更高深的内容做准备!

    展开全文
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