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Estadísticas descriptivas

Resúmenes numéricos y medidas asociadas

Calcular estadísticas descriptivas a partir de datos de muestra, incluidas medidas de tendencia central, dispersión, forma, correlación y covarianza. Tabular y tabular datos y calcular estadísticas de resumen para los datos agrupados. Si los datos contienen valores faltantes ( ), las funciones de operación aritmética devuelven .NaNMATLAB®NaN Sin embargo, las funciones especializadas disponibles en ignoran estos valores que faltan y devuelven un valor numérico calculado utilizando los valores restantes.Statistics and Machine Learning Toolbox™ Para obtener más información, consulte .Data with Missing Values

Funciones

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geomeanGeometric mean
harmmeanHarmonic mean
trimmeanMean, excluding outliers
nanmeanMedia, ignorando los valoresNaN
nanmedianMedian, ignoring NaN values
kurtosisCurtosis
momentCentral moment
skewnessAsimetría
nanstdStandard deviation, ignoring NaN values
nanvarVariance, ignoring NaN values
rangeRango de valores
nanmaxMaximum, ignoring NaN values
nanminMinimum, ignoring NaN values
iqrInterquartile range
madMean or median absolute deviation
prctilePercentiles de un conjunto de datos
quantileQuantiles de un conjunto de datos
zscorePuntuaciones estandarizadasz
corrCorrelación lineal o de rango
robustcovRobust multivariate covariance and mean estimate
cholcovCholesky-like covariance decomposition
corrcovConvert covariance matrix to correlation matrix
partialcorrLinear or rank partial correlation coefficients
partialcorriPartial correlation coefficients adjusted for internal variables
nancovCovariance ignoring NaN values
nearcorrCompute nearest correlation matrix by minimizing Frobenius distance
grpstatsSummary statistics organized by group
tabulateTabla de frecuencias
crosstabCross-tabulation
tiedrankRank adjusted for ties
nansumSum, ignoring NaN values

Temas

Exploratory Analysis of Data

Explore the distribution of data using descriptive statistics.

Data with Missing Values

Compute descriptive statistics while ignoring missing values.

Measures of Central Tendency

Locate a distribution of data along an appropriate scale.

Measures of Dispersion

Find out how spread out the data values are on the number line.

Quantiles and Percentiles

Learn how the Statistics and Machine Learning Toolbox computes quantiles and percentiles.

Grouping Variables

Grouping variables are utility variables used to group or categorize observations.