MATLAB STD Использование функций и примеры
Теги: matlab
Matlab часто использует функцию STD для расчета стандартного отклонения. Ниже я представлю, как использовать функцию Matlab STD через пример.
1、
Функция STD — это функция, используемая для расчета стандартного отклонения. Из -за ее различных параметров мы используем следующий пример для введения:
A =
1 2 3 1 1 1
Две формулы расчета стандартного отклонения следующие:
2、
std(A):
Функция STD (A) решает наиболее распространенное стандартное отклонение, которое удаляется в это время.
ПРИМЕЧАНИЕ. Эта команда функции не может искать общее стандартное отклонение матрицы. Она может разрешить только стандартное отклонение одно за другим в соответствии с строкой или столбцом, и по умолчанию она основана на столбцах.
Введите STD (A) Введите в главном окне MATLAB. Результат следующим образом:
Стандартное отклонение каждого столбца — вывод.
3、
std(A，flag):
Здесь флаг представляет, какую функцию стандартного отклонения используется. Если вы принимаете 0, это означает, что вы делите N-1. Если это 1, представляющий n,
Мы вводим STD (a, 1) ввести в главное окно Matlab, введите (a, 0) введите, вы можете увидеть следующие результаты
4、
std(A，flag，dim):
Третий параметр представляет, основано ли стандартное отклонение на стандартном отклонении столбца. STD (A, 1,1) представляет стандартное отклонение в соответствии со списком. Std (A, 1,2) представляет стандартное отклонение.
Введите следующие команды в главном окне MATLAB: Std (A, 1,1), отбиваясь обратно в STD (A, 1,2), чтобы отбить машину
Вы можете увидеть следующие результаты:
https://www.cnblogs.com/perfy/p/4791397.html
Интеллектуальная рекомендация
Конкатенация строк (язык c)
Название Описание Подключите данные строки. Алгоритм в книге описывается следующим образом: Рисунок: алгоритм конкатенации строк Введите описание Три пары символьных строк, каждая из которых занимает .
Многоокруглая диалоговая рамка Python-Rasa и зависимые шаги установки Mitie в Windows
Чтобы установить rasa framework на windows. Это можно описать как принятие большого количества объездных путей. Я также сообщил о многих ошибках. В Интернете также есть много соответствующих учебных п…
Как использовать os.path.splitext ()
…
Начало работы с Hibernate 2
Начало работы с Hibernate 2 Я считаю, что каждый имеет определенное понимание Hibernate после прочтения Введение в Hibernate 1. Наше основное содержание сегодня — сказать, что CUD отдельной таблицы бу…
[Вопрос] P1979 Huaireg Road (Noip2013)
Description Сяо В недавно очаровал Huadiang Road, но он всегда проводит долгое время, чтобы завершить его. Итак, он думал о программировании для завершения Huaying Road: учитывая ситуацию, независимо …
Вам также может понравиться
Red Hat Enterprise Linux 7.0 взломать пароль root
первичный Red Hat Enterprise Linux 7.
0 взломать пароль root липкий 23 мая 2016 г. 20:57:11 Чтение: 10259 Метки: red hat трещинаlinux пароль более Персональная категория: RHEL7 Linux Перезапустите RHEL…
Наиболее полная коллекция JavaScript книга в истории
Для сбора фронтальных книг, у меня обсессивно-компульсивного, просто отношение: Я должен! Вот галантереи, обратите внимание на общедоступный номер: переднего конца, ответ на соответствующий код сообще…
Транзакции обучения базы данных Oracle, дедупликация, обработка нулевых значений, базовые операторы (5)
…
Скажи нет «черной аренде»! Распознавание лиц создает безопасную аренду!
Чтобы стандартизировать индустрию такси и улучшить качество обслуживания, город Чжэнчжоу полагается на черные технологии, такие как «распознавание лиц», чтобы сыграть «комбинированны…
системы Linux от входа отказаться?
Продолжение окончил школу семестр обучения основам Linux, этой серверной технологии семестр CentOS после школы, так что я учусь системы Linux углубил много.
Я знаю, что Linux это только ядро. Теперь о…
Почему numpy std () дает другой результат для matlab std ()?
Почему numpy std () дает другой результат для matlab std ()?Я пытаюсь преобразовать код Matlab в numpy и выяснил, что numpy имеет другой результат с функцией std.
в Matlab
std([1,3,4,6]) ans = 2.0817
в тупике
np.std([1,3,4,6]) 1.8027756377319946
Это нормально? И как мне с этим справиться?
python matlab numpy standard-deviation
—
Густавганы
источник
Ответы:
Функция NumPy np.stdпринимает необязательный параметр ddof: «Дельта степеней свободы». По умолчанию это 0.
Установите его, чтобы 1получить результат MATLAB:
>>> np.std([1,3,4,6], ddof=1) 2.0816659994661326
Чтобы добавить немного больше контекста, при вычислении дисперсии (стандартное отклонение которой представляет собой квадратный корень) мы обычно делим на количество имеющихся у нас значений.
Но если мы выберем случайную выборку Nэлементов из большего распределения и вычислим дисперсию, деление на Nможет привести к занижению фактической дисперсии. Чтобы исправить это, мы можем уменьшить число, на которое мы делим ( степени свободы ), до числа меньше N(обычно N-1). ddofПараметр позволяет изменить делитель на величину мы указываем.
Если не указано иное, NumPy вычислит смещенную оценку для дисперсии ( ddof=0, деления на N). Это то, что вам нужно, если вы работаете со всем распределением (а не с подмножеством значений, которые были случайно выбраны из более крупного распределения).
Если ddofуказан параметр, NumPy N - ddofвместо этого делит на .
Поведение MATLAB по умолчанию std— исправить смещение для дисперсии выборки путем деления на N-1. Это избавляет от некоторой (но, вероятно, не всей) систематической ошибки стандартного отклонения. Вероятно, это именно то, что вам нужно, если вы используете функцию для случайной выборки из большего распределения.
Хороший ответ @hbaderts дает дополнительные математические подробности.
—
Алекс Райли
источник
Стандартное отклонение — это квадратный корень из дисперсии. Дисперсия случайной величины Xопределяется как
Таким образом, оценка дисперсии будет
где обозначает выборочное среднее. Для случайно выбранных значений можно показать, что эта оценка не сходится к реальной дисперсии, а к
Если вы выбираете выборки случайным образом и оцениваете среднее значение выборки и дисперсию, вам придется использовать скорректированный (несмещенный) оценщик.
который будет сходиться к . Поправочный член также называется поправкой Бесселя.
Теперь по умолчанию MATLABs stdвычисляет несмещенную оценку с поправочным членом n-1. NumPy однако (как @ajcr объяснено) вычисляет смещенную оценщик без какого — либо поправочного члена по умолчанию. Параметр ddofпозволяет установить любой срок коррекции n-ddof. Установив его на 1, вы получите тот же результат, что и в MATLAB.
Точно так же MATLAB позволяет добавить второй параметр w, который определяет «схему взвешивания». Значение по умолчанию, w=0приводит к поправочному члену n-1(несмещенная оценка), в то время как для w=1, только n используется в качестве поправочного члена (смещенная оценка).
—
Hbaderts
источник
Для людей, которые не разбираются в статистике, упрощенное руководство:
Включите,
ddof=1если вы рассчитываетеnp.для выборки, взятой из вашего полного набора данных.
std()Убедитесь
ddof=0, что вы рассчитываетеnp.std()для всего населения
std()DDOF включен для выборок, чтобы уравновесить смещение, которое может возникнуть в числах.
—
MJM
источник
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.
Стандартное отклонение Matlab | Примеры стандартного отклонения Matlab
Стандартное отклонение используется для измерения разброса в статистике. Разброс, также называемый «дисперсией», говорит нам, насколько наши точки данных разбросаны по среднему или среднему значению.
«Кривая Белла» используется для изучения стандартного отклонения в статистике. В Matlab мы используем функцию «std» для вычисления стандартного отклонения вектора или набора данных. В современном мире стандартное отклонение широко используется в аналитике данных для создания сложных алгоритмов на основе искусственного интеллекта.
Синтаксис функции стандартного отклонения:
SD = STD (x)
SD = STD (x, W)
Объяснение:
- SD = STD (x) используется для вычислить стандартное отклонение элементов ‘X’. Здесь «X» может быть вектором, матрицей или многомерным массивом.
- SD = std (X, w) используется для вычисления стандартного отклонения элементов «X» с весовым коэффициентом «w».
Обратите внимание, что по умолчанию стандартное отклонение будет нормализовано до N-1, где N — количество наблюдений.
Примеры стандартного отклонения Matlab
Ниже приведены примеры стандартного отклонения Matlab:
Пример #1
В этом примере мы будем использовать функцию std для вычисления стандартного отклонения элементов массива.
Ниже приведены шаги, которые необходимо выполнить:
- Инициализировать входной массив.
- Передайте этот входной массив в качестве аргумента функции стандартного отклонения.
Код:
X = [7 -5 11 2 6 5 -8 0 17 5] [Инициализация входного массива с 10 элементами]
SD = std (X)
[Использование функции std для вычисления стандартного отклонения для элементов входного массива]
Ввод:
Вывод:
Как видно из вывода, 7,2877 — это стандартное отклонение элементов нашего входного массива.
Пример #2
В этом примере функция std используется для вычисления стандартного отклонения элементов матрицы 3 x 3.
Ниже приведены шаги, которые необходимо выполнить:
- Инициализировать входную матрицу 3 x 3.
- Передайте эту входную матрицу в качестве аргумента функции стандартного отклонения.
Обратите внимание, что для матрицы функция std вычисляет стандартное отклонение элементов по каждому столбцу.
Код:
X = [5 -5 1; 0 4 3; 8 10 4] [Инициализация входной матрицы 3 x 3]
SD = std (X)
[Использование функции std для вычисления стандартного отклонения для элементов входной матрицы]
Ввод:
Вывод:
Как видно из вывода, мы получили стандартное отклонение элементов нашей входной матрицы вместе со столбцами.
Пример #3
В этом примере мы будем использовать функцию std для вычисления стандартного отклонения элементов трехмерного массива.
Ниже приведены шаги, которые необходимо выполнить:
- Инициализировать входной трехмерный массив.
- Передайте этот входной трехмерный массив в качестве аргумента функции стандартного отклонения.
Код:
X (:, :, 1) = [1 5 3; 2 0 1; 2 2 2];
X (:, :, 2) = [19 3 3; 5 1 3; 3 5 1];
X (:, :, 3) = [0 4 1; 2-3 1; 2 4 7];
[Инициализация входной матрицы 3 x 3]
SD = std (X)
[Использование функции std для вычисления стандартного отклонения для элементов входного 3D-массива]
Ввод:
Вывод:
Как видно из вывода, мы получили стандартное отклонение элементов нашего трехмерного входного массива вместе со столбцами.
В приведенных выше 3 примерах мы не указывали веса при вычислении стандартного отклонения.
Давайте теперь посмотрим, как присвоить вес в стандартной функции.
Пример #4
В этом примере мы будем использовать стандартную функцию для вычисления стандартного отклонения матричных элементов 3 x 3 и присвоения ему некоторого веса.
Ниже приведены шаги, которые необходимо выполнить:
- Инициализировать входную матрицу 3 x 3.
- Инициализировать вектор взвешивания.
- Передайте входную матрицу и вектор весов в качестве аргументов функции стандартного отклонения.
Код:
X = [2 15 4; 1 6 4; 1-5 2];
[Инициализация входной матрицы 3 x 3]
ш = [0,7 1 1,5];
[Инициализация вектора взвешивания]
SD = std (X, w)
[Использование функции std для вычисления стандартного отклонения для элементов входной матрицы. Мы также передали вектор веса ‘w’ в качестве второго аргумента]
Ввод:
Вывод:
Как видно из вывода, мы получили стандартное отклонение элементов нашей матрицы 3 x 3 с назначенным весом.
Заключение
Мы используем стандартную функцию для вычисления стандартного отклонения элементов массива, вектора или матрицы. Стандартное отклонение по умолчанию будет нормализовано до N-1, где N — наше количество наблюдений.
Рекомендуемые статьи
Это руководство по стандартному отклонению Matlab. Здесь мы обсуждаем введение и примеры стандартного отклонения Matlab соответственно. Вы также можете ознакомиться со следующими статьями, чтобы узнать больше:
- Что такое Matlab?
- предел Matlab
- График графика Matlab
- Абсолютное значение Matlab
Стандартное отклонение в Matlab — синтаксис и пример
от The Click Reader
Приветствую! Некоторые ссылки на этом сайте являются партнерскими. Это означает, что если вы решите совершить покупку, The Click Reader может заработать небольшую комиссию 9.0214 без дополнительной оплаты для вас . Мы очень ценим вашу поддержку!
Стандартное отклонение (SD или σ) можно вычислить с помощью функции std() в Matlab. В этой статье вы узнаете о различных способах выполнения стандартного отклонения в Matlab.
Стандартное отклонение в Matlab — синтаксис
Синтаксис для вычисления стандартного отклонения в Matlab следующий:
S = std(A)
Приведенный выше синтаксис возвращает стандартное отклонение элементов A по первому измерению массива, размер которого не равен 1.
- Если
Aявляется вектором наблюдений, то стандартное отклонение является скаляром. - Если
Aявляется матрицей, столбцы которой являются случайными величинами, а строки являются наблюдениями, тоSявляется вектором-строкой, содержащим стандартные отклонения, соответствующие каждому столбцу. - Если
Aявляется многомерным массивом, тоstd(A)обрабатывает первое измерение массива, размер которого не равен 1, рассматривая элементы как векторы. Размер этого измерения становится равным 9. 0011 1 при этом размеры всех остальных размеров остаются прежними. - По умолчанию стандартное отклонение нормировано на
N-1, гдеN– количество наблюдений.
Добавление схемы взвешивания к стандартному отклонению в Matlab
Синтаксис добавления схемы взвешивания при вычислении стандартного отклонения в Matlab следующий:
S = std(A,w)
S = станд.(A,w,'все')
S = стандартное (A, w, тусклый)
S = станд.(A,w,vecdim) S = std( указывает схему взвешивания для любого из предыдущих синтаксисов. Когда A , w ) w = 0 (по умолчанию), S нормализуется на N-1 . Когда w = 1 , S нормируется количеством наблюдений, N . w также может быть весовым вектором, содержащим неотрицательные элементы. В этом случае длина w должна равняться длине измерения, по которому std работает.
S = std(A,w,’all’) вычисляет стандартное отклонение для всех элементов A, когда w равно 0 или 1. Этот синтаксис действителен для версий MATLAB® R2018b и более поздних.
S = std( возвращает стандартное отклонение по измерению A , w , dim ) dim для любого из предыдущих синтаксисов. Чтобы сохранить нормализацию по умолчанию при указании размера операции, установите w = 0 во втором аргументе.
S = STD ( Вычисляет стандартное отклонение по размерам, указанным в векторе A , W , VECDIM ) VECDIM , когда W составляет 0 или 1. Например, если A является матрицей, то std(A,0,[1 2]) вычисляет стандартное отклонение для всех элементов в A , поскольку каждый элемент матрицы содержится в срезе массива, определяемом размерностями 1 и 2.
Стандартное отклонение в примерах Matlab
Вот несколько примеров, показывающих, как вычислять стандартное отклонение в Matlab:
- Стандартное отклонение матрицы в Matlab:
A = [4 -5 1; 2 3 5; -9 1 7]; S = std(A)
S = 1×3 7,0000 4,1633 3,0551
- Стандартное отклонение трехмерного массива в Matlab:
A) = [:, 2: 902,4 A; -2 1];
А(:,:,2) = [9 13; -5 7];
А(:,:,3) = [4 4; 8-3];
S = станд.