Cómo utilizar MATLAB para un análisis estadístico descriptivo

MATLAB proporciona una serie de comandos que se pueden utilizar para llevar a cabo tareas básicas de estadística. Cuando se trabaja con estadísticas descriptivas, la matemática describe cuantitativamente las características de una colección de datos, tales como los valores máximo y mínimo, el valor medio de los artículos, y la media. Esta forma de estadísticas se utiliza comúnmente para resumir los datos, por lo que es más fácil de entender.

Video: Estadística Descriptiva con Matlab

Los siguientes pasos le ayudan a trabajar a través de algunas de estas tareas:

Tipo RNG ( ‘aleatoria’, ‘Twister’) - y pulse Intro.
Se utiliza el rng () funcionar para inicializar el generador de números pseudo-aleatorio para producir una secuencia de números pseudo-aleatorios. Las versiones anteriores de MATLAB utilizan otras técnicas de inicialización, pero se debe confiar en el rng () la función para todas las aplicaciones nuevas.
El primer valor, barajar, dice MATLAB para utilizar el tiempo actual como un valor de la semilla. UN semilla valor determina el punto de partida para una secuencia numérica para que el patrón no aparece repetir. Si desea repetir exactamente la secuencia numérica para los propósitos de prueba, se debe proporcionar un número en lugar de barajar.
El segundo valor, tornado, es el generador de números a utilizar. MATLAB proporciona un número de estos generadores para que pueda aleatoriedad las secuencias numéricas se crean.
Escribir w = 100 * rand (1, 100) - y pulse Intro.
Este comando produce 100 números pseudo-aleatorios que se distribuyen uniformemente entre los valores 0 y 1. Los números se multiplican por 100 para traerlos hasta los valores enteros usados en los pasos 4 y 5.
Tipo x = 100 * randn (1, 100) - y pulse Intro.
Este comando produce 100 números pseudo-aleatorios que están normalmente distribuidos. Los números pueden ser positivos o negativos, y multiplicando por 100 no garantiza necesariamente que los números son entre -100 y 100 (como se ve más adelante en el procedimiento).
Tipo y = Randi (100, 1, 100) - y pulse Intro.
Este comando produce 100 enteros pseudo-aleatorios que se distribuyen uniformemente entre los valores de 0 y 100.
Escribir z = randperm (200, 100) - y pulse Intro.
Este comando produce 100 enteros pseudo-aleatorios únicos entre los valores de 0 y 200. No hay nunca un número repetido en la secuencia, pero los 100 valores se seleccionan de la gama de 0 a 200.
Tipo AllVals = [w- x- y- z]’- y pulse Intro.
Este comando crea una matriz de 100 x 4 para el trazado de los propósitos. La combinación de los cuatro valores le permite crear un diagrama con las cuatro distribuciones sin un montón de pasos adicionales.
Tipo hist (AllVals, 50) - y pulse Intro.
Ves un histograma creado que contiene las cuatro distribuciones.
leyenda tipo ( ‘rand’, ‘randn’, ‘Randi’, ‘randperm’) - y pulse Intro.
La adición de una leyenda le ayuda a identificar cada distribución. Observe cómo se diferencian las distintas distribuciones. Solo el randn () distribución proporciona tanto de salida positivo y negativo.
Tipo de conjunto (GCA, ‘XLIM’, [0, 200]) - y pulse Intro.
Aquí está un primer plano de la rand (), randi (), y randperm () distribuciones. Observe las líneas relativamente incluso para randperm (). los rand () y randi () salida tiene picos significativos.

Video: Funcioens de analisis de datos y estadistica

Este procedimiento ha demostrado unos pocos aspectos del trabajo con las estadísticas, el más importante de los cuales es que la elección de la función correcta para generar los números aleatorios es importante. Al visualizar los resultados de sus opciones, puede utilizar parcelas como el histograma. Además, no se olvide que siempre se puede modificar la apariencia de la trama para obtener una mejor visión de lo que ha logrado.

Por supuesto, se puede interactuar con los vectores de otras maneras. Por ejemplo, puede utilizar norma funciones estadísticas en ellos. Aquí está una lista de las funciones.

Función	Uso	Ejemplo
corrcoef ()	Determina los coeficientes de correlación entre los miembros de una matriz.	corrcoef (AllVals)
cov ()	Determina la matriz de covarianza, ya sea para un vector o una matriz.	cov (AllVals)
max ()	Especifica el elemento más grande en un vector. Cuando se trabaja con una matriz, se ve el elemento más grande en cada fila.	max (w)
media()	Calcula el valor medio o promedio de un vector. Al trabajar con una matriz, se ve la media para cada fila.	significar (w)
mediana()	Calcula el valor de la mediana de un vector. Cuando se trabaja con una matriz, se ve la mediana para cada fila.	mediana (w)
min ()	Especifica el elemento más pequeño en un vector. Cuando se trabaja con una matriz, se ve el elemento más pequeño en cada fila.	min (w)
modo()	Determina el valor más frecuente en un vector. Al trabajar con una matriz, se ve el valor más frecuente para cada fila.	Modo (w)
std ()	Calcula la desviación estándar para un vector. Al trabajar con una matriz, se ve la desviación estándar para cada fila.	std (w)
var ()	Determina la varianza de un vector. Cuando se trabaja con una matriz, ver la varianza para cada fila.	var (w)