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matlab中的分组平均函数grpstats的用法

2020-08-21 / MATLAB基础 / 3275 次围观 / 0 次吐槽

群组函数grpstats

前面讨论到之平均值求法,通常应用于整个数组之值,若要应用到比较复杂的分组平均问题,则必须使用不同的函数才能达成。此项指令之格式如下:

means = grpstats(X, group)

[means, sem, counts, name] = grpstats(X, group, whichstats)

grpstats(x, group, alpha)

输入参数中X为求平均值之对象,X可为多行,其平均结果也会多行。group则为与X同列长之数组,可能由多项分组之向量组成,其内容可为字符串列或细胞数组之文字,如{G1 G2 G3}。若X中之元素同属分组中之一项,则其平均值会出现在该项下。

在输出项中,第一项means为群组平均,sem为组内标准偏差,counts为各组之项数,name则为各组之名称。上述项目并非一成不变,亦可以在输入参数whichstats内依自己之需要进行设定,这个设定有特定的名称,其名称必须使用细胞数组。项目包括:

'mean' 组平均

'sem' 组标准偏差

'numel' 各组之数目

'gname' 各组之名称

'std' 标准偏差

'var' 变异值

'meanci' 平均值之95%上下范围

'predci' 新值预测之95%信任范围

输入参数中有alpha,可改变其显著水平,其默认值为0.05,或为95%之信任水平。

输出项中,means 即为各分组项之平均值,sem为该分组项之标准偏差,counts为该分组下之观察值数目,而name则为该分组之名称。


范例一:

   x = 1     2     3     4     5     6     7     8     9    10

 group= 1     1     1     1     1     2     2     2     2     2;

>> grpstats(x,group)

ans =

3

8

上述结果为分两组的平均,前五项为一组,后五项为一组。结果第一组平均为3,第二组为8。

组别间,其项数并不一定要相同,例如:


范例二:

x =

  1     2     3     4     5     6     7     8     9

>> group=[1 1 1 1 2 2 2 2 2]

group =

  1     1     1     1     2     2     2     2     2

>> [m,s,c]=grpstats(x,group)

m =

 2.5000

 7.0000

s =

 0.6455

 0.7071

c =

  4

  5

其输出之第一项为平均值,第二项为标准偏差,第三项为各组之项数。故即使各组之样本数不同也可以得到对应组之统计数据。


范例三:

设有200个观测值分成四小组,每一观测值分成五项,其平均范围由1-5。为制造这样的数据,下面之例子实际上应用了许多特定的函数:

unidrnd(4,100,1) 平均制造一个100X1的数组,其中之数值分配为1:4的整数范围,以每项分别以1,2,3,4随机出现。

normrnd(true_mean,1) 常态分配之随机数函数,其平均值为true_mean,其标准偏差为1。

true_mean((ones(100,1),:) 利用原来设定之(ones(100,1),:)数组,重复100次。

执行此程序后,由于n为细胞数组,故全改为字符串才能同时显现其结果,其结果如下:

group = unidrnd(4,100,1);%create a 100X1 matrix in random [ 1,2,3,4 ]

true_mean = 1:5;

true_mean = true_mean(ones(100,1),:); %100X5 matrix

x = normrnd(true_mean,1); %randomize

[m, s, c,n] = grpstats(x,group);

[n num2cell(m)]

ans =

'1'    [0.9584]    [1.8200]    [2.8412]    [4.1669]    [5.0220]

'2'    [0.8972]    [1.8393]    [2.9423]    [4.0044]    [4.9437]

'3'    [0.9768]    [2.1093]    [3.1565]    [3.9860]    [5.0585]

'4'    [1.1164]    [2.2249]    [2.8920]    [4.1323]    [5.3251]


范例四:

利用matlab所附的carsmall.mat示范档案,其中参数项目包括重量(Weight)、年份(Model_Year)等数据,利用该项数据求其年份下之平均车重、预测值、年份名称及各年份下之数量。最后并利用errorbar绘出其范围。

% cargroup.m

load carsmall

[Weight Model_Year]'

[means,p,year,count] = grpstats(Weight,Model_Year,...

 {'mean','predci','gname','numel'})

n = length(means);

errorbar((1:n)',means,p(:,2)-means)

set(gca,'xtick',1:n,'xticklabel',year)

title('95% prediction intervals for mean weight by year')

先将上述程序存为cargroup.m档案,执行后应有许多数据,其中仅选择本题所需要者。其过程如下:

>> cargroup

ans =

Columns 1 through 7

     3504        3693        3436        3433        3449        4341        4354

       70          70          70          70          70          70          70

Columns 8 through 14

     4312        4425        3850        3090        4142        4034        4166

       70          70          70          70          70          70          70

= == == == == == == == == == == ==

Columns 92 through 98

     2835        2665        2370        2950        2790        2130        2295

       82          82          82          82          82          82          82

Columns 99 through 100

     2625        2720

       82          82

means =

1.0e+003 *


 3.4413

 3.0787

 2.4535

p =

1.0e+003 *


 1.7770    5.1056

 1.3832    4.7742

 1.7184    3.1887


year =

 '70'

 '76'

 '82'


count =

 35

 34

 31


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