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std

Desviación estándar

Descripción

ejemplo

S = std(A) devuelve la desviación estándar de los elementos de A en la primera dimensión del arreglo cuyo tamaño no es igual a 1. De forma predeterminada, la desviación estándar se normaliza por N-1, donde N es el número de observaciones.

  • Si A es un vector de observaciones, S es un escalar.

  • Si A es una matriz cuyas columnas son variables aleatorias y cuyas filas son observaciones, S es un vector fila que contiene la desviación estándar correspondiente a cada columna.

  • Si A es un arreglo multidimensional, std(A) opera en la primera dimensión del arreglo cuyo tamaño no es igual a 1 y trata los elementos como vectores. El tamaño de S en esta dimensión se convierte en 1, mientras que los tamaños de todas las demás dimensiones son iguales a A.

  • Si A es un escalar, S es 0.

  • Si A es un arreglo vacío de 0 por 0, S es NaN.

ejemplo

S = std(A,w) especifica un esquema de ponderación. Cuando w = 0 (predeterminado), la desviación estándar se normaliza por N-1, donde N es el número de observaciones. Cuando w = 1, la desviación estándar se normaliza por el número de observaciones. w también puede ser un vector de ponderación que contenga elementos no negativos. En este caso, la longitud de w debe ser igual a la longitud de la dimensión sobre la que std está operando.

S = std(A,w,"all") calcula la desviación estándar de todos los elementos de A cuando w es 0 o 1. Esta sintaxis es válida para las versiones R2018b y posteriores de MATLAB®.

ejemplo

S = std(A,w,dim) devuelve la desviación estándar de la dimensión dim. Para mantener la normalización predeterminada mientras se especifica la dimensión de la operación, establezca w = 0 en el segundo argumento.

ejemplo

S = std(A,w,vecdim) calcula la desviación estándar de las dimensiones que se especifican en el vector vecdim cuando w es 0 o 1. Por ejemplo, si A es una matriz, std(A,0,[1 2]) calcula la desviación estándar de todos los elementos de A, puesto que todos los elementos de una matriz están incluidos en la parte del arreglo que establecen las dimensiones 1 y 2.

ejemplo

S = std(___,nanflag) especifica si incluir u omitir valores NaN en el cálculo de cualquiera de las sintaxis anteriores. Por ejemplo, std(A,"includenan") incluye todos los valores NaN en A, mientras que std(A,"omitnan") los ignora.

ejemplo

[S,M] = std(___) también devuelve la media de los elementos de A utilizados para calcular la desviación estándar. Si S es la desviación estándar ponderada, M es la media ponderada. Esta sintaxis es válida para las versiones R2022a y posteriores de MATLAB.

Ejemplos

contraer todo

Cree una matriz y calcule la desviación estándar de cada columna.

A = [4 -5 1; 2 3 5; -9 1 7];
S = std(A)
S = 1×3

    7.0000    4.1633    3.0551

Cree un arreglo 3D y calcule la desviación estándar en la primera dimensión.

A(:,:,1) = [2 4; -2 1];
A(:,:,2) = [9 13; -5 7];
A(:,:,3) = [4 4; 8 -3];
S = std(A)
S = 
S(:,:,1) =

    2.8284    2.1213


S(:,:,2) =

    9.8995    4.2426


S(:,:,3) =

    2.8284    4.9497

Cree una matriz y calcule la desviación estándar de cada columna en función de un vector de ponderación w.

A = [1 5; 3 7; -9 2];
w = [1 1 0.5];
S = std(A,w)
S = 1×2

    4.4900    1.8330

Cree una matriz y calcule la desviación estándar de cada fila.

A = [6 4 23 -3; 9 -10 4 11; 2 8 -5 1];
S = std(A,0,2)
S = 3×1

   11.0303
    9.4692
    5.3229

Cree un arreglo 3D y calcule la desviación estándar de cada página de datos (filas y columnas).

A(:,:,1) = [2 4; -2 1];
A(:,:,2) = [9 13; -5 7];
A(:,:,3) = [4 4; 8 -3];
S = std(A,0,[1 2])
S = 
S(:,:,1) =

    2.5000


S(:,:,2) =

    7.7460


S(:,:,3) =

    4.5735

Cree un vector y calcule su desviación estándar excluyendo los valores NaN.

A = [1.77 -0.005 3.98 -2.95 NaN 0.34 NaN 0.19];
S = std(A,'omitnan')
S = 2.2797

Cree una matriz y calcule la desviación estándar y la media de cada columna.

A = [4 -5 1; 2 3 5; -9 1 7];
[S,M] = std(A)
S = 1×3

    7.0000    4.1633    3.0551

M = 1×3

   -1.0000   -0.3333    4.3333

Cree una matriz y calcule la desviación estándar ponderada y la media ponderada de cada columna en función de un vector de ponderación w.

A = [1 5; 3 7; -9 2];
w = [1 1 0.5];
[S,M] = std(A,w)
S = 1×2

    4.4900    1.8330

M = 1×2

   -0.2000    5.2000

Argumentos de entrada

contraer todo

Arreglo de entrada, especificado como vector, matriz o arreglo multidimensional. Si A es un escalar, std(A) devuelve 0. Si A es un arreglo vacío de 0 por 0, std(A) devuelve NaN.

Tipos de datos: single | double | datetime | duration
Soporte de números complejos:

Ponderación, especificada como uno de estos valores:

  • 0: normaliza por N-1, donde N es el número de observaciones. Si solo hay una observación, la ponderación es 1.

  • 1: normaliza por N.

  • Vector compuesto por ponderaciones escalares no negativas correspondientes a la dimensión de A sobre la que se calcula la desviación estándar.

Tipos de datos: single | double

Dimensión en la que operar, especificada como escalar entero positivo. Si no especifica la dimensión, el valor predeterminado es la primera dimensión del arreglo de tamaño mayor que 1.

La dimensión dim indica la dimensión cuya longitud reduce a 1. El size(S,dim) es 1, mientras que los tamaños de todas las demás dimensiones se mantienen iguales.

Considere una matriz de entrada de m por n, A:

  • std(A,0,1) calcula la desviación estándar de los elementos de cada columna de A y devuelve un vector fila de 1 por n.

    std(A,0,1) column-wise computation

  • std(A,0,2) calcula la desviación estándar de los elementos de cada fila de A y devuelve un vector columna de m por 1.

    std(A,0,2) row-wise computation

Si dim es mayor que ndims(A), std(A) devuelve un arreglo de ceros del mismo tamaño que A.

Vector de dimensiones, especificado como vector de enteros positivos. Cada elemento representa una dimensión del arreglo de entrada. Las longitudes de la salida en las dimensiones operativas especificadas son 1, mientras que las demás se mantienen iguales.

Considere un arreglo de entrada de 2 por 3 por 3, A. En ese caso, std(A,0,[1 2]) devuelve un arreglo de 1 por 1 por 3 cuyos elementos son las desviaciones estándar calculadas de cada página de A.

Mapping of a 2-by-3-by-3 input array to a 1-by-1-by-3 output array

Condición NaN, especificada como uno de estos valores:

  • "includenan": incluye los valores NaN cuando se calcula la desviación estándar, lo que resulta en NaN.

  • "omitnan": ignora los valores NaN que aparecen en el arreglo de entrada o en el vector de ponderación.

  • "includenat": incluye los valores NaT cuando se calcula la desviación estándar de arreglos datetime.

  • "omitnat": ignora los valores NaT que aparecen en el arreglo de entrada o en el vector de ponderación para arreglos datetime.

Tipos de datos: char

Argumentos de salida

contraer todo

Desviación estándar, devuelta como escalar, vector, matriz o arreglo multidimensional.

  • Si A es un vector de observaciones, S es un escalar.

  • Si A es una matriz cuyas columnas son variables aleatorias y cuyas filas son observaciones, S es un vector fila que contiene la desviación estándar correspondiente a cada columna.

  • Si A es un arreglo multidimensional, std(A) opera en la primera dimensión del arreglo cuyo tamaño no es igual a 1 y trata los elementos como vectores. El tamaño de S en esta dimensión se convierte en 1, mientras que los tamaños de todas las demás dimensiones son iguales a A.

  • Si A es un escalar, S es 0.

  • Si A es un arreglo vacío de 0 por 0, S es NaN.

Media, devuelta como escalar, vector, matriz o arreglo multidimensional.

  • Si A es un vector de observaciones, M es un escalar.

  • Si A es una matriz cuyas columnas son variables aleatorias y cuyas filas son observaciones, M es un vector fila que contiene la media correspondiente a cada columna.

  • Si A es un arreglo multidimensional, std(A) opera en la primera dimensión del arreglo cuyo tamaño no es igual a 1 y trata los elementos como vectores. El tamaño de M en esta dimensión se convierte en 1, mientras que los tamaños de todas las demás dimensiones son iguales a A.

  • Si A es un escalar, M es igual a A.

  • Si A es un arreglo vacío de 0 por 0, M es NaN.

Si S es la desviación estándar ponderada, M es la media ponderada.

Más acerca de

contraer todo

Desviación estándar

Para un vector variable aleatorio A compuesto por N observaciones de escalar, la desviación estándar se define como

S=1N1i=1N|Aiμ|2,

, donde μ es la media de A:

μ=1Ni=1NAi.

La desviación estándar es la raíz cuadrada de la varianza.

Algunas definiciones de la desviación estándar utilizan un factor de normalización de N en lugar de N-1, que puede especificar estableciendo w en 1. En cualquier caso, se asume que la desviación estándar tiene el factor de normalización habitual N.

Desviación estándar ponderada

Para un vector variable aleatorio A compuesto por N observaciones de escalar y el esquema de ponderación w, la desviación estándar ponderada se define como

Sw=i=1Nwi|Aiμw|2i=1Nwi

, donde μw es la media ponderada de A.

Media ponderada

Para un vector variable aleatorio A compuesto por N observaciones de escalar y el esquema de ponderación w, la media ponderada se define como

μw=i=1NwiAii=1Nwi

Capacidades ampliadas

Historial de versiones

Introducido antes de R2006a

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Consulte también

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