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var

Descripción

V = var(A) devuelve la varianza de los elementos de A en la primera dimensión del arreglo cuyo tamaño es superior a 1. De forma predeterminada, la varianza se normaliza por N-1, donde N es el número de observaciones.

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

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

  • Si A es un arreglo multidimensional, var(A) opera en la primera dimensión del arreglo cuyo tamaño es superior a 1 y trata los elementos como vectores. El tamaño de V en esta dimensión se convierte en 1, mientras que los tamaños de todas las demás dimensiones son iguales que en A.

  • Si A es un escalar, V es 0.

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

  • Si A es una tabla u horario, var(A) devuelve una tabla de una fila que contiene la varianza de cada variable. (desde R2023a)

ejemplo

V = var(A,w) especifica un esquema de ponderación. Cuando w = 0 (predeterminado), la varianza se normaliza por N-1, donde N es el número de observaciones. Cuando w = 1, la varianza 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 var está operando.

ejemplo

V = var(A,w,"all") devuelve la varianza de todos los elementos de A cuando w es 0 o 1.

V = var(A,w,dim) devuelve la varianza 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

V = var(A,w,vecdim) devuelve la varianza de las dimensiones que se especifican en el vector vecdim cuando w es 0 o 1. Por ejemplo, si A es una matriz, var(A,0,[1 2]) devuelve la varianza de todos los elementos de A, puesto que todos los elementos de una matriz están incluidos en la parte del arreglo definida por las dimensiones 1 y 2.

ejemplo

V = var(___,nanflag) especifica si incluir u omitir los valores NaN en A para cualquiera de las sintaxis anteriores. Por ejemplo, var(A,"omitnan") ignora los valores NaN al calcular la varianza. De forma predeterminada, var incluye valores NaN.

ejemplo

[V,M] = var(___) también devuelve la media de los elementos de A utilizados para calcular la varianza. Si V es la varianza ponderada, M es la media ponderada.

ejemplo

Ejemplos

contraer todo

Cree una matriz y calcule su varianza.

A = [4 -7 3; 1 4 -2; 10 7 9];
var(A)
ans = 1×3

   21.0000   54.3333   30.3333

Cree un arreglo 3D y calcule su varianza.

A(:,:,1) = [1 3; 8 4];
A(:,:,2) = [3 -4; 1 2];
var(A)
ans = 
ans(:,:,1) =

   24.5000    0.5000


ans(:,:,2) =

     2    18

Cree una matriz y calcule su varianza de acuerdo con un vector de ponderación w.

A = [5 -4 6; 2 3 9; -1 1 2];
w = [0.5 0.25 0.25];
var(A,w)
ans = 1×3

    6.1875    9.5000    6.1875

Cree una matriz y calcule su varianza en la primera dimensión.

A = [4 -2 1; 9 5 7];
var(A,0,1)
ans = 1×3

   12.5000   24.5000   18.0000

Calcule la varianza de A en la segunda dimensión.

var(A,0,2)
ans = 2×1

     9
     4

Cree un arreglo 3D y calcule la varianza 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];
V = var(A,0,[1 2])
V = 
V(:,:,1) =

    6.2500


V(:,:,2) =

    60


V(:,:,3) =

   20.9167

Cree una matriz que contenga valores NaN.

A = [1.77 -0.005 NaN -2.95; NaN 0.34 NaN 0.19]
A = 2×4

    1.7700   -0.0050       NaN   -2.9500
       NaN    0.3400       NaN    0.1900

Calcule la varianza de la matriz excluyendo los valores NaN. Para columnas de matriz que contienen un valor NaN, var se calcula con elementos que no son NaN. Para columnas de matriz que contienen todos los valores NaN, la varianza es NaN.

V = var(A,"omitnan")
V = 1×4

         0    0.0595       NaN    4.9298

Cree una matriz y calcule la varianza y la media de cada columna.

A = [4 -7 3; 1 4 -2; 10 7 9];
[V,M] = var(A)
V = 1×3

   21.0000   54.3333   30.3333

M = 1×3

    5.0000    1.3333    3.3333

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

A = [5 -4 6; 2 3 9; -1 1 2];
w = [0.5 0.25 0.25];
[V,M] = var(A,w)
V = 1×3

    6.1875    9.5000    6.1875

M = 1×3

    2.7500   -1.0000    5.7500

Argumentos de entrada

contraer todo

Arreglo de entrada, especificado como vector, matriz, arreglo multidimensional, tabla u horario. Si A es un escalar, var(A) devuelve 0. Si A es un arreglo vacío de 0 por 0, var(A) devuelve NaN.

Tipos de datos: single | double | table | timetable
Soporte de números complejos:

Ponderación, especificada como uno de los siguientes 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 varianza.

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(V,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:

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

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

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

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

Si dim es mayor que ndims(A), var(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, var(A,0,[1 2]) devuelve un arreglo de 1 por 1 por 3 cuyos elementos son las varianzas 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 de valor faltante, especificada como uno de estos valores:

  • "includemissing" o "includenan": incluyen los valores NaN en A al calcular la varianza. Si un elemento de la dimensión operativa es NaN, el elemento correspondiente en V es NaN. "includemissing" y "includenan" presentan el mismo comportamiento.

  • "omitmissing" o "omitnan": ignoran los valores NaN en A y w y calculan la varianza en menos puntos. Si todos los elementos de la dimensión operativa son NaN, el elemento correspondiente en V es NaN. "omitmissing" y "omitnan" presentan el mismo comportamiento.

Argumentos de salida

contraer todo

Varianza, devuelta como escalar, vector, matriz, arreglo multidimensional o tabla.

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

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

  • Si A es un arreglo multidimensional, var(A) opera en la primera dimensión del arreglo cuyo tamaño es superior a 1 y trata los elementos como vectores. El tamaño de V en esta dimensión se convierte en 1, mientras que los tamaños de todas las demás dimensiones son iguales que en A.

  • Si A es un escalar, V es 0.

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

  • Si A es una tabla u horario, V es una tabla de una fila. Si las variables de A tienen unidades, las variables de V no tienen esas unidades. (desde R2023a)

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

  • 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, var(A) opera en la primera dimensión del arreglo cuyo tamaño es superior 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 que en 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 A es una tabla u horario, M es una tabla de una fila. Si las variables de A tienen unidades, las variables de M tienen las mismas unidades. (desde R2023a)

Si V es la varianza ponderada, M es la media ponderada.

Más acerca de

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Varianza

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

V=1N1i=1N|Aiμ|2

donde μ es la media de A,

μ=1Ni=1NAi.

Algunas definiciones de la varianza utilizan un factor de normalización N en lugar de N – 1. Puede utilizar un factor de normalización de N especificando una ponderación de 1, que genera el segundo momento de la muestra sobre su media.

Independientemente del factor de normalización de la varianza, se asume que la media tiene el factor de normalización N.

Varianza ponderada

Para un vector de longitud finita A compuesto por N observaciones de escalar y el esquema de ponderación w, la varianza ponderada se define como

Vw=i=1Nwi|Aiμw|2i=1Nwi

, donde μw es la media ponderada de A.

Media ponderada

Para un vector de longitud finita 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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