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skewness

Descripción

ejemplo

y = skewness(X) Devuelve la asimetría de muestra de.X

  • Si es un vector, devuelve un valor escalar que es la asimetría de los elementos en.Xskewness(X)X

  • Si es una matriz, devuelve un vector de fila que contiene la asimetría de muestra de cada columna en.Xskewness(X)X

  • Si es una matriz multidimensional, a continuación, opera a lo largo de la primera dimensión nonsingleton de.Xskewness(X)X

ejemplo

y = skewness(X,flag) Especifica si se corrige para Bias () o no (, el valor predeterminado).flag = 0flag = 1 Cuando representa una muestra de una población, la asimetría de es sesgada, lo que significa que tiende a diferir de la asimetría de la población por una cantidad sistemática basada en el tamaño de la muestra.XX Usted puede fijar para corregir para este sesgo sistemático.flag0

ejemplo

y = skewness(X,flag,'all') Devuelve la asimetría de todos los elementos de.X

ejemplo

y = skewness(X,flag,dim) Devuelve la asimetría a lo largo de la dimensión operativa de.dimX

ejemplo

y = skewness(X,flag,vecdim) Devuelve la asimetría sobre las cotas especificadas en el vector.vecdim Por ejemplo, si es una matriz de 2 por 3 por 4, devuelve una matriz de 1 por 1 por 4.Xskewness(X,1,[1 2]) Cada elemento de la matriz de salida es la asimetría sesgada de los elementos en la página correspondiente de.X

Ejemplos

contraer todo

Establezca la semilla aleatoria para la reproducibilidad de los resultados.

rng('default')

Genere una matriz con 5 filas y 4 columnas.

X = randn(5,4)
X = 5×4

    0.5377   -1.3077   -1.3499   -0.2050
    1.8339   -0.4336    3.0349   -0.1241
   -2.2588    0.3426    0.7254    1.4897
    0.8622    3.5784   -0.0631    1.4090
    0.3188    2.7694    0.7147    1.4172

Encuentre la asimetría de la muestra de.X

y = skewness(X)
y = 1×4

   -0.9362    0.2333    0.4363   -0.4075

es un vector de fila que contiene la asimetría de muestra de cada columna en.yX

Para un vector de entrada, corrija el sesgo en el cálculo de la asimetría especificando el argumento de entrada.flag

Establezca la semilla aleatoria para la reproducibilidad de los resultados.

rng('default') 

Genere un vector de longitud 10.

x = randn(10,1)
x = 10×1

    0.5377
    1.8339
   -2.2588
    0.8622
    0.3188
   -1.3077
   -0.4336
    0.3426
    3.5784
    2.7694

Encuentra la asimetría sesgada de.x De forma predeterminada, establece el valor de para calcular la asimetría sesgada.skewnessflag1

y1 = skewness(x) % flag is 1 by default
y1 = 0.1061 

Busque la asimetría corregida por sesgo estableciendo el valor de to.xflag0

y2 = skewness(x,0)
y2 = 0.1258 

Encuentre la asimetría a lo largo de diferentes dimensiones para una matriz multidimensional.

Establezca la semilla aleatoria para la reproducibilidad de los resultados.

rng('default') 

Crea una matriz de 4 por 3 por 2 de números aleatorios.

X = randn([4,3,2])
X =  X(:,:,1) =      0.5377    0.3188    3.5784     1.8339   -1.3077    2.7694    -2.2588   -0.4336   -1.3499     0.8622    0.3426    3.0349   X(:,:,2) =      0.7254   -0.1241    0.6715    -0.0631    1.4897   -1.2075     0.7147    1.4090    0.7172    -0.2050    1.4172    1.6302  

Busque la asimetría de la cota predeterminada.X

Y1 = skewness(X)
Y1 =  Y1(:,:,1) =     -0.8084   -0.5578   -1.0772   Y1(:,:,2) =     -0.0403   -1.1472   -0.6632  

De forma predeterminada, la asimetría funciona a lo largo de la primera dimensión cuyo tamaño no es igual a 1.X En este caso, esta dimensión es la primera dimensión de.X Por lo tanto, es un array 1-por-3-por-2.Y1

Encuentra la asimetría sesgada a lo largo de la segunda dimensión.X

Y2 = skewness(X,1,2)
Y2 =  Y2(:,:,1) =      0.6956    -0.5575     0.0049     0.6033   Y2(:,:,2) =     -0.6969     0.1828     0.7071    -0.6714  

es una matriz de 4 por 1 por 2.Y2

Encuentra la asimetría sesgada a lo largo de la tercera dimensión.X

Y3 = skewness(X,1,3)
Y3 = 4×3
10-15 ×

         0    0.1597    0.5062
    0.1952         0         0
         0   -0.2130         0
    0.3654         0    0.4807

es una matriz de 4 por 3.Y3

Busque la asimetría en varias dimensiones mediante los argumentos de entrada y.'all'vecdim

Establezca la semilla aleatoria para la reproducibilidad de los resultados.

rng('default')

Crea una matriz de 4 por 3 por 2 de números aleatorios.

X = randn([4 3 2])
X =  X(:,:,1) =      0.5377    0.3188    3.5784     1.8339   -1.3077    2.7694    -2.2588   -0.4336   -1.3499     0.8622    0.3426    3.0349   X(:,:,2) =      0.7254   -0.1241    0.6715    -0.0631    1.4897   -1.2075     0.7147    1.4090    0.7172    -0.2050    1.4172    1.6302  

Encuentra la asimetría sesgada de.X

yall = skewness(X,1,'all')
yall = 0.0916 

es la asimetría sesgada de todo el conjunto de datos de entrada.yallX

Encuentre la asimetría sesgada de cada página especificando la primera y la segunda dimensión.X

ypage = skewness(X,1,[1 2])
ypage =  ypage(:,:,1) =      0.1070   ypage(:,:,2) =     -0.6263  

Por ejemplo, es la asimetría sesgada de los elementos en.ypage(1,1,2)X(:,:,2)

Encuentre la asimetría sesgada de los elementos en cada rebanada especificando la primera y la tercera dimensión.X(:,i,:)

ycol = skewness(X,1,[1 3])
ycol = 1×3

   -1.0755   -0.3108   -0.2209

Por ejemplo, es la asimetría sesgada de los elementos en.ycol(3)X(:,3,:)

Argumentos de entrada

contraer todo

Datos de entrada que representan una muestra de una población, especificada como un vector, matriz o matriz multidimensional.

  • Si es un vector, devuelve un valor escalar que es la asimetría de los elementos en.Xskewness(X)X

  • Si es una matriz, devuelve un vector de fila que contiene la asimetría de muestra de cada columna en.Xskewness(X)X

  • Si es una matriz multidimensional, a continuación, opera a lo largo de la primera dimensión nonsingleton de.Xskewness(X)X

Para especificar la dimensión operativa cuando es una matriz o una matriz, utilice el argumento de entrada.Xdim

trata los valores como valores faltantes y los elimina.skewnessNaNX

Tipos de datos: single | double

Indicador para el sesgo, especificado como o.01

  • Si es (por defecto), entonces la asimetría de es sesgada, lo que significa que tiende a diferir de la asimetría de la población por una cantidad sistemática basada en el tamaño de la muestra.flag1X

  • Si es, entonces corrige para el sesgo sistemático.flag0skewness

Tipos de datos: single | double | logical

Cota a lo largo de la cual operar, especificada como un entero positivo. Si no especifica un valor para, a continuación, la opción predeterminada es la primera dimensión cuyo tamaño no es igual a 1.dimX

Consideremos la asimetría de una matriz:X

  • Si es igual a 1, a continuación, devuelve un vector de fila que contiene la asimetría de muestra de cada columna en.dimskewnessX

  • Si es igual a 2, a continuación, devuelve un vector de columna que contiene la asimetría de muestra de cada fila en.dimskewnessX

Si es mayor que o si es 1, a continuación, devuelve una matriz de s del mismo tamaño que.dimndims(X)size(X,dim)skewnessNaNX

Tipos de datos: single | double

Vector de cotas, especificado como un vector entero positivo. Cada elemento de representa una dimensión de la matriz de entrada.vecdimX La salida tiene una longitud de 1 en las dimensiones operativas especificadas.y Las otras longitudes de cota son las mismas para y.Xy

Por ejemplo, si es una matriz de 2 por 3 por 3, a continuación, devuelve un array 1-por-1-por-3.Xskewness(X,1,[1 2]) Cada elemento de la matriz de salida es la asimetría sesgada de los elementos en la página correspondiente de.X

Tipos de datos: single | double

Argumentos de salida

contraer todo

Skewness, devuelta como una matriz escalar, Vector, matriz o multidimensional.

Algoritmos

La oblicuidad es una medida de la asimetría de los datos alrededor de la media de la muestra. Si la asimetría es negativa, los datos se esparcen más a la izquierda de la media que a la derecha. Si la asimetría es positiva, los datos se esparcen más a la derecha. La asimetría de la (o cualquier distribución perfectamente simétrica) es cero.distribución normal

La asimetría de una distribución se define como

s=E(xμ)3σ3,

donde está la media de, es la desviación estándar de, y () representa el valor esperado de la cantidad.µxσxEtt La función calcula una versión de ejemplo de este valor de población.skewness

Cuando se establece en, la asimetría es sesgada y se aplica la siguiente ecuación:flag1

s1=1ni=1n(xix¯)3(1ni=1n(xix¯)2)3.

Cuando se establece en, corrige el sesgo sistemático y se aplica la siguiente ecuación:flag0skewness

s0=n(n1)n2s1.

Esta ecuación corregida por polarización requiere que contengan al menos tres elementos.X

Capacidades ampliadas

Consulte también

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Introducido antes de R2006a