Chap9数据分析(最大,最小,方差等).doc

第九章数据分析MATLAB面向矩阵，便于统计分析数据集合。 根据规定，数据集存储在面向列的矩阵中。 即，矩阵的每一列表示不同的测量变量，每一行表示单独样本或观测值。 例如，假设记录每月31日三个城市的每日高温(单位为0-c )，并且脚本m文件中的变量temps在熟悉MATLAB的工具箱中命名为mmtemp.m。 运行m文件并将变量temps放置在MATLAB工作区中。 因此，变量temps包括temps公司temps=12 8 1815 9 2212 5 1914 8 2312 6 2211 9 1915 9 158 10 2019 7 1812 7 1814 10 1911 8 179 7 238 8 1915 8 188 9 2010 7 1712 7 229 8 1912 8 2112 8 2010 9 1713 12 189 10 2010 6 2214 7 2112 5 2213 7 1815 10 2313 11 2412 12 22每一行都含有一天的高温；每一列都含有不同城市的高温。 要可视化数据，请按如下方式绘制d=1:31； %numberofdayofthemonth出图(d，temps )xlabel(Day of Month )、ylabel(Celsius )标题(dailyhightemperaturesinthreecities )(参照图9.1 )图9.1三个城市的每日高温上述plot命令还介绍了使用plot命令的另一种形式。 变量d为长度31的向量，temps为313矩阵。 如果指定了这些数据，plot命令将绘制temps中每列d的曲线。 图纸在第七章和第八章进一步讨论。为了说明MATLAB数据分析的若干功能，从上述温度数据考虑以下命令。avg_temp=mean(temps )avg_temp=11.9677 8.2258 19.8710表明第三个城市有最高的平均温度。 在此，MATLAB分别发现了各列的平均值。avg_avg=mean(avg_temp )avg_avg=13.3548发现了三个城市的总平均温度。 如果输入数据分析函数是行向量或列向量，则MATLAB仅对向量执行运算并返回标量值。考虑从各城市平均值求每日偏差的问题。 也就是说，必须从temps的I列中减去avg_temp(i )。 我们不能只使用以下的词语temps-avg_temp什么？错误使用=-Matrix dimensions must agree因为此操作不是定义的数组操作(temps为313，avg_temp为13 )。 最直接的方法可能是使用For循环。for i=1:3tdev(:i)=temps(:i)-avg_temp(i )结束tdev公司tdev=0.0323 -0.2258 -1.87103.0323 0.7742 2.12900.0323 -3.2258 -0.87102.0323 -0.2258 3.12900.0323 -2.2258 2.1290-0.9677 0.7742 -0.87103.0323 0.7742 -4.8710-3.9677 1.7742 0.12907.0323 -1.2258 -1.87100.0323 -1.2258 -1.87102.0323 1.7742 -0.8710-0.9677 -0.2258 -2.8710-2.9677 -1.2258 3.1290-3.9677 -0.2258 -0.87103.0323 -0.2258 -1.8710-3.9677 0.7742 0.1290-1.9677 -1.2258 -2.87100.0323 -1.2258 2.1290-2.9677 -0.2258 -0.87100.0323 -0.2258 1.12900.0323 -0.2258 0.1290-1.9677 0.7742 -2.87101.0323 3.7742 -1.8710-2.9677 1.7742 0.1290-1.9677 -2.2258 2.12902.0323 -1.2258 1.12900.0323 -3.2258 2.12901.0323 -1.2258 -1.87103.0323 1.7742 3.12901.0323 2.7742 4.12900.0323 3.7742 2.1290上述方法有效，但比MATLAB的数组操作功能慢。 将avg_temp复制到与temps大小相同的大小，然后减去，速度会快得多。tdev=temps-avg _ temp (ones (31，1 )， )tdev=0.0323 -0.2258 -1.87103.0323 0.7742 2.12900.0323 -3.2258 -0.87102.0323 -0.2258 3.12900.0323 -2.2258 2.1290-0.9677 0.7742 -0.87103.0323 0.7742 -4.8710-3.9677 1.7742 0.12907.0323 -1.2258 -1.87100.0323 -1.2258 -1.87102.0323 1.7742 -0.8710-0.9677 -0.2258 -2.8710-2.9677 -1.2258 3.1290-3.9677 -0.2258 -0.87103.0323 -0.2258 -1.8710-3.9677 0.7742 0.1290-1.9677 -1.2258 -2.87100.0323 -1.2258 2.1290-2.9677 -0.2258 -0.87100.0323 -0.2258 1.12900.0323 -0.2258 0.1290-1.9677 0.7742 -2.87101.0323 3.7742 -1.8710-2.9677 1.7742 0.1290-1.9677 -2.2258 2.12902.0323 -1.2258 1.12900.0323 -3.2258 2.12901.0323 -1.2258 -1.87103.0323 1.7742 3.12901.0323 2.7742 4.12900.0323 3.7742 2.1290avg_temp (ones (31，1 )， )仅复制avg _ temp的第一行31次，创建313行，并且将第I列设置为avg_temp(i )。max_temp=max(temps )max_temp=19 12 24每个城市都发现了一个月的最高温度。max_temp，x=max(temps )max_temp=19 12 24x=9 23 30找到了出现各城市最高温度和最高温度的下标x。 在这个例子中，发生最高温度时，x识别出月份的日期。min_temp=min(temps )min_temp=8 5 15发现了各城市月球的最低温度。min_temp，n=min(temps )min_temp=8 5 15n=8 3 7找到了各城市最低温度和最低温度出现时的下标n。 在本例中，当最低温度发生时，n识别月份的日期。s_dev=std(temps )s_dev=2.5098 1.7646 2.2322找出temps的标准偏差。 固态硬盘daily_change=diff(temps )daily_change=3 1 4-3 -4 -32 3 4-2 -2 -1-1 3 -34 0 -4-7月15日11 -3 -2-7 0 02 3 1-3 -2 -2-2 -1 6-1 1 -47 0 -1-7 1 22 -2 -32 0 5-3 1 -33 0 20-1-2 1 -33 3 1-4 -2 21 -4 24 1 -1-2 -2 11 2 -42 3 5-2 1 1-1 1 -2计算每天高温之间的偏差，说明每天高温变化的大小。 例如，daily_change的第一行是每月第一天和第二天之间的日温变化量。9.1数据分析函数MATLAB中的数据分析是以矩阵为导向的。 不同的变量存储在各列中，各行表示各变量的不同观察。 MATLAB统计函数如下：表9.1数据分析函数corrcoef(x )求相关系数cov(x )协方差矩阵cplxp