Gestión de datos
Importe y exporte datos de MATLAB® utilizando distintos formatos de archivo. Los formatos válidos incluyen datos tabulares, archivos delimitados por tabulaciones, hojas de cálculo de Microsoft®Excel® y archivos SAS®XPORT
. Para ver una tabla con los formatos de archivo compatibles y las funciones de importación y exportación asociadas, consulte Formatos de archivo compatibles con la importación y exportación. También puede importar datos de forma interactiva usando Import Tool. Statistics and Machine Learning Toolbox™ es compatible con la mayoría de (aunque no todos) los tipos de datos disponibles en MATLAB. Para obtener más información, consulte Supported Data Types.
Los tipos de datos nominal
, ordinal
y dataset
son exclusivos de Statistics and Machine Learning Toolbox y ya no se recomiendan. Para una mayor compatibilidad entre productos, utilice los tipos de datos categorical
o table
disponibles en MATLAB. Para obtener más información, consulte Create Categorical Arrays, Crear tablas y asignarles datos o Tablas y arreglos categóricos.
Funciones
Clases
dataset | (Not Recommended) Arrays for statistical data |
Temas
- Conjuntos de datos de ejemplo de Statistics and Machine Learning Toolbox
Utilice varios conjuntos de datos para probar las funcionalidades disponibles en Statistics and Machine Learning Toolbox.
- Grouping Variables
Grouping variables are utility variables used to group or categorize observations.
- Dummy Variables
Dummy variables let you adapt categorical data for use in classification and regression analysis.
- Test Differences Between Category Means
Test for significant differences between category (group) means using a t-test, two-way ANOVA (analysis of variance), and ANOCOVA (analysis of covariance) analysis.
- Linear Regression with Categorical Covariates
Perform a regression with categorical covariates using categorical arrays and
fitlm
.