Statistics Toolbox

Organizzazione e gestione dei dati

Statistics Toolbox fornisce due speciali array per la memorizzazione e la gestione dei dati statistici: array di dati e array categorici.

Introduzione agli array di dati 5:31
Lavorare in modo rapido ed efficiente con tipi di dati misti.

Array di dati

Gli array di dati consentono una comoda organizzazione e analisi di dati e metadati statistici eterogenei. Gli array di dati contengono colonne per rappresentare le variabili misurate e righe per rappresentare le osservazioni. Con gli array di dati è possibile:

  • Memorizzare diversi tipi di dati in un unico contenitore.
  • Etichettare righe e colonne di dati e fare riferimento ai dati usando nomi riconoscibili.
  • Visualizzare e modificare i dati in un formato intuitivo tabulare.
  • Usare i metadati per definire le unità, descrivere i dati e memorizzare le informazioni.
Array di dati visualizzati in MATLAB Variable Editor.

Array di dati visualizzati in MATLAB Variable Editor. Questo array di dati include un misto di stringhe di celle e informazioni numeriche, con colonne selezionate disponibili nel Plot Selector Tool.

Statistics Toolbox fornisce funzioni speciali per intervenire sugli array di dati. Queste funzioni speciali consentono di:

  • Unire i set di dati combinando i campi usando i tasti comuni.
  • Esportare i dati in formati di file standard, tra cui Microsoft® Excel® e valori separati da virgole (CSV).
  • Calcolare statistiche di sintesi sui dati raccolti.
  • Convertire dati in rappresentazioni verticali e orizzontali.

Introduzione ai Join 5:01
Unire due array di dati combinando i campi usando una variabile-chiave comune a entrambi.

Array categorici

Gli array categorici consentono di organizzare ed elaborare dati nominali e ordinali che utilizzano valori provenienti da un set finito di livelli discreti o categorie. Con gli array categorici è possibile:

  • Diminuire le dimensioni della memoria sostituendo le stringhe di testo ripetitive con etichette categoriali.
  • Memorizzare i dati nominali usando etichette descrittive, quali rosso, verde e blu per un set di colori non ordinato.
  • Memorizzare i dati ordinali usando etichette descrittive, quali freddo, caldo e molto caldo per un set di temperature non ordinato.
  • Manipolare i dati categorici usando operazioni di array familiari e metodi di indicizzazione.
  • Creare indici logici basati su dati categorici.
  • Raggruppare le osservazioni per categoria.
Avanti: Analisi dei dati esplorativi

Prova Statistics Toolbox

Richiedi la versione di prova

Multilevel Mixed-Effects Modeling Using MATLAB

Visualizza webinar