性病

标准偏差的timeseries数据

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tsstd =性病(ts)

tsstd =性病(ts、名称、值)

tsstd =性病(ts）返回a中数据的标准偏差timeseries对象。

tsstd =性病(ts，名称,值）在使用一个或多个名称-值对参数计算标准偏差时指定其他选项。例如,tsstd =性病(ts“质量”,-99年,“MissingData”,“删除”)定义-99为缺失的样本质量代码，并在计算标准差前删除缺失的样本。

打开生活的脚本

创建一个timeseries对象，并计算样本数据的标准差。

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

tsstd = 3.0277

输入timeseries，指定为标量。

数据类型:timeseries

指定可选的逗号分隔的对名称,值参数。的名字参数名和价值为对应值。的名字必须出现在引号内。可以以任意顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家．

例子:tsstd =性病(ts“质量”,-99年,“MissingData”,“删除”)

缺少值指示器，指定了标量、向量、矩阵或范围从-128到127的整数的多维数组。每个元素都是作为缺失数据处理的质量代码。

默认情况下，在计算前删除丢失的数据。要插入数据而不是删除数据，请指定名称-值对“MissingData”、“插值”．

数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

丢失的数据方法，指定为其中之一“删除”删除丢失的值或“插入”通过插入数据来填充缺失的值。指定“质量”名称-值对，以指示认为缺少哪些数据样本。

重量、指定为“没有”或“时间”．
当你指定“时间”，较大的时间值对应较大的权重。

MATLAB^®确定权重:

根据时间的顺序，为每个时间值附加一个权重，如下所示:
- 第一次时间点-第一次时间间隔的持续时间(t (2) - (1))．
- 既不是第一个时间点也不是最后一个时间点—上一个时间间隔的中点到下一个时间间隔的中点之间的时间(t(k) - t(k))/2 + (t(k) - t(k - 1))/2)．
- 最后时间点-最后一个时间间隔的持续时间(t(end) - t(end - 1))．
通过将每个权重除以所有权重的平均值来对每次权重进行归一化。

请注意

如果timeseries对象进行均匀采样，则每次的归一化加权为1.0。因此，时间加权没有影响。
将每次的数据乘以其标准化加权。