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FSDA

版本8.5.29 (33.5 MB) 马可Riani
健壮的回归,健壮的多变量分析,健壮的分类和更多…
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更新2022年6月19日

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灵活的健壮的统计数据分析

这个项目的源代码原始MATLAB FileExchange项目并积极开发的地方。

FSDA工具箱™提供统计学家、工程师、科学家、研究人员、金融分析师和一组全面的工具来评估和理解他们的数据。灵活的统计数据分析工具箱™软件包括功能和交互分析和建模数据的工具,学习和教学的统计数据。

灵活的统计数据分析工具箱™支持一组例程的开发健壮和高效的分析复杂的数据集(多元回归,聚类,…)万博1manbetx,确保输出不受异常或偏离模型假设。

此外,它提供了一组丰富交互式图形工具使我们探索连接的各种功能不同的情节。

所有灵活的统计数据分析工具箱™函数都写在开放的MATLAB®语言。这意味着您可以检查算法,修改源代码,并创建您自己的自定义函数。

细节的功能出现在FSDA可以浏览的范畴和MATLAB工具箱里面的字母列表功能(一旦FSDA安装)或在web地址http://rosa.unipr.it/FSDA/function-cate.html和http://rosa.unipr.it/FSDA/function-alpha.html

FSDA

  • 特别有用在检测数据潜在的异常(异常),甚至当他们出现在组。可以用来识别群体在异构数据。
  • 关键统计域扩展功能需要健壮的分析(聚类分析、判别分析、模型选择、数据转换)。
  • 集成工具的交互式数据可视化和现代探索性数据分析,旨在简化解释统计结果的最终用户。
  • 提供了统计学家、工程师、科学家、金融分析师一组全面的工具来评估和理解他们的数据。
  • 提供人员,学生和教师功能和图形建模复杂数据的工具,学习和教学的统计数据。

FSDA开发广泛的适用性。为其解决问题的能力集中在异常数据,预计它将在应用程序中使用,如反欺诈,计算机网络入侵检测,电子商务和信用卡欺诈行为,客户和市场细分,杂散信号检测在数据采集系统中,在化学计量学(一个广域覆盖生物化学、医学、生物学和化学工程),在官方统计数据与生产有关的问题(如污名和数据质量检查),等等。

更多信息查看Wiki页面https://github.com/UniprJRC/FSDA/wiki

熟悉FSDA工具箱的方法

  • examples_regression运行示例中包含的文件。米或examples_multivariate。米或examples_categorical.m。请注意,所有的例子被组织细胞中
  • 运行FSDA Matlab的gui帮助页面。一个预览看到http://rosa.unipr.it/FSDA/examples.html

引用作为

马可Riani (2022)。FSDAGitHub (https://github.com/UniprJRC/FSDA/releases/tag/8.5.29)。检索。

MATLAB版本兼容性
创建R2022a
兼容R2017a R2022a
平台的兼容性
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