Statistics Toolbox

Analisi esplorativa dei dati

Statistics Toolbox offre diversi modi per esplorare i dati: rappresentazione statistica con grafici interattivi, algoritmi per cluster analisi e statistiche descrittive per set di dati di grandi dimensioni.

Rappresentazione statistica e grafici interattivi

Statistics Toolbox contiene grafici per esplorare i dati in modo visivo. Il toolbox amplia il numero di grafici MATLAB® con grafici di probabilità, box plot, istogrammi, istogrammi a dispersione, istogrammi 3D, grafici di controllo e grafici quantile-quantile. Il toolbox contiene anche grafici speciali per analisi multivariate, tra cui dendrogrammi, biplot, grafici a coordinate parallele e grafici di Andrews.

Matrice de nuage de points groupée montrant les interactions entre 5 variables.
Matrice di grafico a dispersione a gruppi che mostra le interazioni tra cinque variabili
Visualizzazione di dati multivariati (esempio)
Come visualizzare dati multivariati usando vari grafici statistici
Diagramme en boîte à moustache compact pour réponse groupée par année à la recherche de potentiels effets fixes spécifiques à l’année.
Grafico box plot con baffi che raggruppa la risposta per anno, al fine di ricercare potenziali effetti fissi specifici di un certo anno
Histogramme en nuage de points à l’aide d’une combinaison de nuages de point et d’histogrammes pour décrire la relation entre les variables.
Istogrammi a dispersione che utilizzano una combinazione di grafici a dispersione e istogrammi per descrivere il rapporto tra le variabili
Diagramme comparant le CDF empirique pour un échantillon depuis une distribution de valeurs extrêmes avec un diagramme du CDF pour la distribution d’échantillonnage.
Grafici che confrontano la CDF empirica per un campione da una distribuzione del valore estremo con un grafico della CDF per la distribuzione di campionamento
Modellazione di dati con distribuzione del valore estremo generalizzato (esempio)
Come adattare la distribuzione del valore estremo generalizzato usando la stima di massima verosimiglianza

Statistiche descrittive

Le statistiche descrittive consentono di comprendere e descrivere rapidamente set di dati potenzialmente grandi. Statistics Toolbox contiene funzioni per il calcolo di:

Queste funzioni aiutano a riepilogare i valori nei dati campione usando pochi numeri estremamente rilevanti.

Tecniche di ricampionamento

In alcuni casi, non è possibile stimare statistiche di sintesi usando metodi parametrici. Per gestire questi casi, Statistics Toolbox offre tecniche di ricampionamento, tra cui:

  • campionamento casuale da un set di dati con o senza sostituzione.
  • funzione bootstrap generalizzata per stimare le statistiche sui campioni usando il ricampionamento.
  • funzione jackknife per stimare le statistiche sui campioni usando sottoinsiemi di dati.
  • funzione bootci per stimare gli intervalli di confidenza.
Avanti: Regressione e ANOVA

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