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偏态

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y =偏态(X)
y =偏态(X,国旗)
y =偏态(X,国旗,“所有”)
y =偏态(X,国旗,昏暗的)
y =偏态(X,国旗,vecdim)

描述

例子

y=偏态(X)返回样本偏态X。

  • 如果X是一个矢量,然后呢偏态(X)返回一个标量值的偏态元素X。

  • 如果X是一个矩阵,然后呢偏态(X)返回一个行向量,其中包含样本偏斜度的每一列X。

  • 如果X是一个多维数组,那么偏态(X)沿着第一nonsingleton维度X。

例子

y=偏态(X,国旗)指定是否纠正偏差(国旗= 0)(标志= 1,默认的)。当X代表一个样本人口的偏态X是有偏见的,意味着它往往不同于人口偏态系统的基于样本大小。你可以设置国旗来0纠正这种系统性偏差。

例子

y=偏态(X,国旗,'所有')返回所有元素的偏态X。

例子

y=偏态(X,国旗,昏暗的)返回的偏态操作维度昏暗的的X。

例子

y=偏态(X,国旗,vecdim)返回的偏态中指定的维向量vecdim。例如,如果X是2-by-3-by-4数组,那么偏态(X 1 [1 - 2])返回一个1-by-1-by-4数组。输出数组的每个元素是有偏见的偏态的元素对应的页X。

例子

全部折叠

打开生活的脚本

设置随机种子的重现性结果。

rng (“默认”)

产生一个矩阵与5行4列。

X = randn (5,4)
X =5×40.5377 -1.3077 -1.3499 -0.2050 1.8339 -0.4336 3.0349 -0.1241 -2.2588 0.3426 0.7254 1.4897 0.8622 3.5784 -0.0631 1.4090 0.3188 2.7694 0.7147 1.4172

找到样本偏态X。

y =偏态(X)
y =1×4-0.9362 0.2333 0.4363 -0.4075

y是一个行向量的每一列包含样本偏态X。

打开生活的脚本

对于一个输入向量,纠正偏差的计算通过指定的偏态国旗输入参数。

设置随机种子的重现性结果。

rng (“默认”)

生成一个向量长度为10。

x = randn (10,1)
x =10×10.5377 1.8339 -2.2588 0.8622 0.3188 -1.3077 -0.4336 0.3426 3.5784 2.7694

找的有偏见的偏态x。默认情况下,偏态设置的值国旗来1计算偏差偏态。

日元=偏态(x)%标志默认为1
日元= 0.1061

找到bias-corrected偏态x通过设置的值国旗来0。

y2 =偏态(x, 0)
y2 = 0.1258
打开生活的脚本

找到偏态以及不同维度的多维数组。

设置随机种子的重现性结果。

rng (“默认”)

创建一个4-by-3-by-2随机数的数组。

X = randn ([4 3 2])
X = X (:,: 1) = 0.5377 0.3188 3.5784 1.8339 -1.3077 2.7694 -2.2588 -0.4336 -1.3499 0.8622 0.3426 3.0349 X (:,: 2) = 0.7254 -0.1241 0.6715 -0.0631 1.4897 -1.2075 0.7147 1.4090 0.7172 -0.2050 1.4172 1.6302

的偏态X在默认的维度。

日元=偏态(X)
日元= y₁(:,: 1) = -0.8084 -0.5578 -1.0772日元(:,:2)= -0.0403 -1.1472 -0.6632

默认情况下,偏态的第一个维度X的大小不等于1。在这种情况下,这个维度的第一个维度X。因此,日元是一个1-by-3-by-2数组。

找的有偏见的偏态X第二个维度。

Y2 =偏态(X, 1, 2)
Y2 = Y2(:: 1) = 0.6956 -0.5575 0.0049 0.6033日元(:,:2)= -0.6969 0.1828 0.7071 -0.6714

Y2是一个4-by-1-by-2数组。

找的有偏见的偏态X在第三维度。

Y3 =偏态(X, 1, 3)
Y3 =4×310-15年×0.3654 -0.2130 0.1597 0.5062 0.1952 0 0 0 0 0 0.4807

Y3是一个4-by-3矩阵。

打开生活的脚本

通过使用找到偏态在多个维度“所有”和vecdim输入参数。

设置随机种子的重现性结果。

rng (“默认”)

创建一个4-by-3-by-2随机数的数组。

X = randn ([4 3 2])
X = X (:,: 1) = 0.5377 0.3188 3.5784 1.8339 -1.3077 2.7694 -2.2588 -0.4336 -1.3499 0.8622 0.3426 3.0349 X (:,: 2) = 0.7254 -0.1241 0.6715 -0.0631 1.4897 -1.2075 0.7147 1.4090 0.7172 -0.2050 1.4172 1.6302

找的有偏见的偏态X。

yall =偏态(X, 1“所有”)
yall = 0.0916

yall是整个输入数据集的偏置偏态X。

发现每一页的有偏见的偏态X通过指定第一和第二维度。

ypage =偏态(X 1 [1 - 2])
ypage = ypage (:: 1) = 0.1070 ypage (:,: 2) = -0.6263

例如,ypage (1, 1, 2)元素的有偏见的偏态在吗X (:: 2)。

在每一个找到元素的有偏见的偏态X(:,我,:)片通过指定第一和第三维度。

ycol =偏态(X 1 1 [3])
ycol =1×3-1.0755 -0.3108 -0.2209

例如,ycol (3)元素的有偏见的偏态在吗X (: 3:)。

输入参数

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输入数据代表样本的人口,指定为一个向量,矩阵,或多维数组。

  • 如果X是一个矢量,然后呢偏态(X)返回一个标量值的偏态元素X。

  • 如果X是一个矩阵,然后呢偏态(X)返回一个行向量,其中包含样本偏斜度的每一列X。

  • 如果X是一个多维数组,那么偏态(X)沿着第一nonsingleton维度X。

当指定操作维度X是一个矩阵或一个数组,使用昏暗的输入参数。

偏态对待南值X失踪的价值观和删除它们。

数据类型:单|双

指标偏差,指定为0或1。

  • 如果国旗是1(默认),然后的偏态X是有偏见的,意味着它往往不同于人口偏态系统的基于样本大小。

  • 如果国旗是0,然后偏态系统性偏差的纠正。

数据类型:单|双|逻辑

维度以及操作,指定为一个正整数。如果你不指定一个值昏暗的,那么默认的第一个维度X的大小不等于1。

考虑一个矩阵的偏态X:

  • 如果昏暗的等于1呢偏态返回一个行向量的每一列包含样本偏态X。

  • 如果昏暗的等于2偏态返回一个列向量的每一行包含样本偏态X。

如果昏暗的大于ndims (X)或者,如果大小(X,昏暗的)是1,那么偏态返回一个数组的南相同的大小X。

数据类型:单|双

向量的维度,指定为一个正整数向量。的每个元素vecdim代表一个输入数组的维度X。输出y在指定的操作维度的长度是1。其他尺寸的长度是相同的X和y。

例如,如果X是2-by-3-by-3数组,那么偏态(X 1 [1 - 2])返回一个1-by-1-by-3数组。输出数组的每个元素是有偏见的偏态的元素对应的页X。

映射的输入维2-by-3-by-3 1-by-1-by-3输出尺寸

数据类型:单|双

输出参数

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偏态,作为一个标量,返回向量,矩阵,或多维数组。

算法

偏态是一个测量数据的不对称的样本均值。如果偏态是负的,数据传播更多意味着左边的比右边。如果偏态是正的,向右传播更多的数据。的偏态正态分布(或任何完美的对称分布)为零。

被定义为的偏态分布

年代 = E ( x − μ ) 3 σ 3 ,

在哪里µ的意思是x,σ的标准偏差x,E(t)代表数量的期望值t。的偏态函数计算一个示例版本的这个群体价值。

当您设置国旗来1偏态是有偏见的,下列方程适用于:

年代 1 = 1 n ∑ 我 = 1 n ( x 我 − x ¯ ) 3 ( 1 n ∑ 我 = 1 n ( x 我 − x ¯ ) 2 ) 3 。

当您设置国旗来0,偏态纠正的系统性偏差,下列方程适用于:

年代 0 = n ( n − 1 ) n − 2 年代 1 。

这要求bias-corrected方程X至少包含三个元素。

扩展功能

版本历史

之前介绍过的R2006a

另请参阅

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