群归类数值数据
注意
该公称和序数词不推荐组数据类型。代表有序和无序的离散，非数值数据，使用分类数组（MATLAB）数据类型来代替。
群归类数值数据
这个例子展示了如何使用数字数据归类到一个分类顺序排列序数词。这是离散的连续数据是有用的。
加载样本数据。
数据集阵列，医院包含对患者的样品进行测定的变量。计算最小值，中值和变量的最大年龄。
加载医院分位数（hospital.Age，[0，.5,1]）
ANS =1×325 39 50
患者年龄范围从25到50。
转换一个数字阵列的序阵列。
组患者分为年龄种类在30，30-39，在40。
hospital.AgeCat =序（hospital.Age，{“在30”，'30 -39'，“在40”}，...[]，[25,30,40,50]）;getlevels（hospital.AgeCat）
ANS =1×3的序在30 30-39 40以上
最后输入的参数序数词有类别的端点。第一类开始于25岁，该第二30岁，等等。最后一类包含40岁及以上，所以在40和端部开始于50（最大年龄在数据集中）。要指定三大类，你必须指定四个端点（最后的终点是上界的最后一类的）。
探索类别。
显示年龄和年龄段关于第二患者。
数据集（{hospital.Age（2），'年龄'}，...{hospital.AgeCat（2），'AgeCategory'}）
ANS =年龄AgeCategory 43超过四
当你离散数字数组类，分类排列失去对实际数值的所有信息。在这个例子中，AGECAT不是数字，你不能从它恢复原始数据值。
归类数字数组成四分位数。
变量重量有重量样本的测量值的患者。分类的患者体重分为四类，由四分位数。
P = 0：0.25：1;符=位数（hospital.Weight，P）;hospital.WeightQ =序（hospital.Weight，{'Q1'，'Q2'，'Q3'，'Q4'}，...[]，时间）;getlevels（hospital.WeightQ）
ANS =1×4序Q1，Q2，Q3，Q4
探索类别。
显示第二个病人的重量和重量的四分位数。
数据集（{hospital.Weight（2），'重量'}，...{hospital.WeightQ（2），'WeightQuartile'}）
ANS =重量WeightQuartile 163 Q3
按类别划分等级汇总统计。
计算每个年龄和体重类别的平均收缩压和舒张压。
grpstats（医院，{'AGECAT'，“重量Q”}，'意思'，'DataVars'，'血压'）
ANS = AGECAT重量Q GroupCount mean_BloodPressure在30_Q1在30 Q1 6 123.17 79.667在30_Q2在30 Q2 3 120.33 79.667在30_Q3在30 Q3 2 127.5 86.5在30_Q4在30 Q4 4 122 78 30-39_Q1 30-39 Q1 12 121.75 81.75 30-39_Q2 30-39 Q2 9 119.56 82.556 30-39_Q3 30-39 Q3 9 121 83.222 30-39_Q4 30-39 Q4 11 125.55 87.273超过40_Q1超过四Q1 7 122.14 84.714超过40_Q2超过四Q2 13 123.38 79.385超过40_Q3超过40 14 Q3123.07 84.643在40_Q4超过40 Q4 10 124.6 85.1
变量血压是具有两列的矩阵。第一列是收缩压，和第2栏是舒张压。最高平均舒张压样品中的组，87.273，是30-39，并在最高的四分位数的重量岁，30-39_Q4。
也可以看看
相关的例子
更多关于
您还可以选择从下面的列表中的网站：
