主要内容

nanstd

（不推荐）标准偏差，忽略南价值观

折叠所有页面

nanstd不推荐使用。请使用MATLAB®作用性病相反，用性病函数时，可以指定是包含还是省略南用于计算的值。有关更多信息，请参见兼容性考虑．

语法

y = nanstd (X)
y = nanstd (X,国旗)
y=nanstd（X，标志，'all'）
y=nanstd（X，标志，尺寸）
y = nanstd (X,国旗,vecdim)

描述

例子

y= nanstd (X）是标准差吗性病属于X，在删除所有南值。

  • 如果X那么，这是一个向量南区运输署（X）样品的标准偏差是否全部为非南元素X．

  • 如果X那么，这是一个矩阵南区运输署（X）列样品标准偏差的行向量，是除去后计算的吗南值。

  • 如果X是一个多维数组，那么nanstd沿的第一个非Singleton维度操作X。此维度的大小变为1，而所有其他维度的大小保持不变。nanstd删除所有南值。

  • 默认情况下，nanstd规范化y通过n–1，其中n删除观测值后剩下的观测值是多少南值。

例子

y= nanstd (X，旗帜）的标准差X基于旗帜这个旗帜是0(默认)或1通过以下方法指定标准化n–1或n，分别在哪里n删除观测值后剩下的观测值是多少南值。

例子

y= nanstd (X，旗帜, '所有')的所有元素的标准偏差X，在删除后计算南值。

例子

y= nanstd (X，旗帜，昏暗的）返回沿操作尺寸的标准偏差昏暗的属于X，在删除后计算南值。

例子

y= nanstd (X，旗帜，维迪姆）返回向量中指定尺寸的标准偏差维迪姆. 该函数用于计算删除后的标准偏差南价值观例如，如果X那么，这是一个矩阵nanstd (X 0 [1 - 2])是所有非标准样品的标准偏差-南元素X因为矩阵的每个元素都包含在由维度1和维度2定义的数组切片中。

例子

全部崩溃

打开实时脚本

查找缺少值的矩阵数据的列标准偏差。

X =魔法(3);X([1 6:9]) = NaN
X =3×3NaN 1 NaN 3 5 NaN 4
y = nanstd (X)
y =1×30.7071 - 2.8284南
打开实时脚本

加载卡斯莫尔数据集。

负载卡斯莫尔

计算总体标准差和样本标准差马力数据。的nanstd函数忽略中缺少的值马力．

y1=nanstd（马力，1）%的人口公式
日元= 45.2963
y2=nanstd（马力，0）%样本公式
y2=45.5268
打开实时脚本

查找数组中所有值的标准差，忽略缺失值。

创建一个3 × 4 × 2的数组X缺少一些值。

X =重塑(1:24，[3 4 2]);X([8:10 18]) = NaN
X = X(:，: 1) = 14 7 NaN 2 5 NaN 11 3 6 NaN 12 X(:，: 2) = 13 16 19 22 14 17 20 23 15 NaN 21 24

找出样品中元素的标准偏差X．

y=nanstd（X，0，“全部”）
y=7.5385
打开实时脚本

查找缺少值的矩阵数据的行标准偏差。指定以计算沿第二维度的样本标准偏差。

X =魔法(3);X([1 6:9]) = NaN
X =3×3NaN 1 NaN 3 5 NaN 4
X y = nanstd (0, 2)
y =3×11.4142 0 0
打开实时脚本

查找多维数组在多个维度上的标准偏差。

创建一个3 × 4 × 2的数组X缺少一些值。

X =重塑(1:24，[3 4 2]);X([8:10 18]) = NaN
X = X(:，: 1) = 14 7 NaN 2 5 NaN 11 3 6 NaN 12 X(:，: 2) = 13 16 19 22 14 17 20 23 15 NaN 21 24

找出每一页的样本标准差X通过指定尺寸1和2作为操作尺寸。

page = nanstd(X,0，[1 2])
ypage = ypage (:: 1) = 3.8079 ypage (:,: 2) = 3.7779

例如ypage (1, 1, 2)样品的标准偏差是否为非南元素X（：，：，2）．

求每个元素的样本标准差X(我::)通过指定维度2和3作为操作维度进行切片。

yrow = nanstd(X,0，[2 3])
yrow =3×17.9102 7.6904 8.2158

例如yrow（3）样品的标准偏差是否为非南元素X (3::)．

输入参数

全部崩溃

输入数据，指定为标量、向量、矩阵或多维数组。

数据类型:单|双重的

用于计算标准偏差的标准化指标，具体如下0或1．

  • 如果旗帜是0（默认），然后nanstd返回样本标准差属于X．nanstd（X，0）与南区运输署（X）．

  • 如果旗帜是1,然后nanstd返回总体标准差属于X．

数据类型:单|双重的

要沿其操作的维度，指定为正整数标量。如果未指定值，则默认值为大小不等于1的第一个数组维度。

昏暗的长度减为1的维度。大小(y,昏暗的)为1，而其他所有维度的大小保持不变。

考虑二维数组X：

  • 如果昏暗的等于1，那么nanstd (X, 0,1)返回包含每个列的样本标准差的行向量。

  • 如果昏暗的等于2，那么nanstd（X，0,2）返回包含每行样本标准差的列向量。

如果昏暗的大于ndims (X)或者,如果大小(X,昏暗的)是1,那么nanstd返回一个零数组，该数组的维数和缺少的值与X．

数据类型:单|双重的

维数向量，指定为正整数向量。的每个元素维迪姆表示输入数组的一个维度X.输出y在指定的操作尺寸中具有长度1。其他尺寸长度与其他尺寸相同X和y．

例如,如果X是一个2×3×3的数组nanstd (X 0 [1 - 2])返回一个1 × 1 × 3的数组。输出数组的每个元素都是对应页面上元素的样本标准差X．

数据类型:单|双重的

输出参数

全部崩溃

标准偏差值，作为标量、向量、矩阵或多维数组返回。

更多关于

全部崩溃

样本标准差

的样本标准差年代是由

年代 ＝ ∑ 我 ＝ 1 n （ x 我 − X ¯ ） 2 n − 1 ．

年代是总体方差的平方根估计值吗X只要X由独立的、同分布的样本组成。 X ¯ 是样本的平均值。

请注意，此方差公式中的分母为n– 1.

总体标准偏差

如果数据是值的全部填充，则可以使用总体标准差，

σ ＝ ∑ 我 ＝ 1 n （ x 我 − μ ） 2 n ．

如果X是总体中的随机样本，然后是均值μ是由样本均值估计的，而σ是总体标准偏差的有偏最大似然估计量。

请注意，此方差公式中的分母为n．

兼容性考虑

全部展开

不建议在R2020b中起动

扩展功能

另请参阅

|

在R2006a之前引入

统计和机器学习工具箱文档

万博1manbetx

掌握机器学习:一步一步的指导与MATLAB

掌握机器学习:一步一步的指导与MATLAB

下载电子书