Statistics Toolbox

탐색 데이터 분석

Statistics Toolbox는 데이터 탐색을 위한 방법으로 대화형 그래픽을 통한 통계 플로팅, 클러스터 분석 알고리즘, 대형 데이터세트를 위한 설명적 통계를 제공합니다.

통계 플롯 및 대화식 그래프

Statistics Toolbox는 데이터를 시각적으로 탐색할 수 있는 그래프와 차트를 포함합니다. Toolbox는 확률 그래프, 박스 플롯, 히스토그램, 산점도 그래프, 3차원 히스토그램, 관리도, 분위수대조도를 통해 MATLAB® 플롯 유형을 보강합니다. Toolbox는 또한 dendograms, 행렬도, 병렬 좌표계, Andrews 플롯을 포함한 다변량 분석을 위한 특수 플롯을 포함합니다.

Matrice de nuage de points groupée montrant les interactions entre 5 variables.
5개의 변수 간 상호 작용을 보여주는 그룹 산점도 행렬
다변량 데이터 시각화(예)다양한 통계 플롯을 이용한 다변량 데이터 시각화 방법.
Diagramme en boîte à moustache compact pour réponse groupée par année à la recherche de potentiels effets fixes spécifiques à l’année.
잠재적인 연도별로 고정된 효과를 볼 수 있도록 연도별로 그룹화된 응답을 위한 whisker가 있는 컴팩트 박스 플롯.
Histogramme en nuage de points à l’aide d’une combinaison de nuages de point et d’histogrammes pour décrire la relation entre les variables.
산점도와 히스토그램의 조합으로 변수 간 관계를 설명하는 산점 히스토그램
Diagramme comparant le CDF empirique pour un échantillon depuis une distribution de valeurs extrêmes avec un diagramme du CDF pour la distribution d’échantillonnage.
극단치 분배의 샘플에 대한 경험적 CDF와 샘플링 분배에 대한 CDF 플롯을 비교하는 플롯
일반화된 극단치 분배를 통한 데이터 모델링(예)
최대 가능성 예측을 이용한 일반화된 극단치 분배 피팅 방법.

기술 통계

기술 통계를 사용하여 신속하게 대량의 데이터 세트를 이해하고 설명할 수 있습니다. Statistics Toolbox에는 다음과 같은 계산 함수가 포함되어 있습니다.

이 함수들은 데이터 샘플에서 소수의 매우 가능성 있는 수를 사용하여 값들을 요약할 수 있도록 도와 줍니다.

리샘플링 기술

경우에 따라 모수적 방법을(parametric method) 사용한 요약 통계 예측이 불가능할 수도 있습니다. 이러한 경우를 위해 Statistics Toolbox는 다음을 포함한 리샘플링 기술을 제공합니다:

  • 교체 여부에 관계없이 데이터 세트로부터 임의의 샘플링
  • 리샘플링을 사용한 샘플 통계 예측을 위한 일반화된 bootstrap 함수
  • 데이터 서브세트를 사용한 샘플 통계 예측을 위한 jackknife 함수
  • 신뢰 구간 평가를 위한 bootci 함수
다음: 회귀 및 ANOVA

평가판 사용 Statistics Toolbox

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