matlab summary函数
时间: 2023-12-09 11:00:58 浏览: 35
Matlab的summary函数是一个统计性函数,它可以用来获取数据表的摘要统计信息。summary函数会显示数据表的基本统计信息,例如变量的数量、类型、缺失值的数量、每个变量的平均值、标准差、最大值和最小值等。
通过调用summary函数,用户可以快速了解数据表的基本特征和概况,从而帮助用户更好地理解和分析数据。此外,summary函数还可以帮助用户发现数据表中的异常值和缺失值,将数据清洗和处理的工作简化。
在使用summary函数时,用户只需要将数据表作为参数传入函数中即可,Matlab会自动计算和展示数据表的摘要统计信息。
总之,summary函数是Matlab中一个非常有用的统计函数,它可以帮助用户快速获取数据表的基本统计信息,并且可以帮助用户发现数据中的异常值和缺失值,从而更好地进行数据分析和处理。
相关问题
summary函数代码MATLAB
MATLAB 中的 `summary` 函数可以用于显示变量的概要信息,包括变量的大小、类型、最小值、最大值、中位数等等。以下是 `summary` 函数的示例代码:
```matlab
% 定义一个向量
x = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];
% 显示向量的概要信息
summary(x);
```
输出结果为:
```
Variables:
x: 1x10 double
Values:
min 1
median 5.5
max 10
NaNs 0
Da...
```
说明向量 `x` 是一个 `1x10` 的双精度浮点型数组,其中最小值是 `1`,中位数是 `5.5`,最大值是 `10`,没有 NaN 值。由于输出结果比较复杂,具体的解释可以参考 MATLAB 文档。
MATLAB中summary函数程序
summary函数在MATLAB中是用于分析线性模型拟合效果和统计信息的函数,具体程序如下:
```matlab
% 准备数据
X = [1 2 3 4 5]';
Y = [2 4 5 4 5]';
% 创建线性模型
mdl = fitlm(X,Y);
% 分析线性模型
smry = summary(mdl);
% 显示分析结果
disp(smry);
```
这个程序首先准备了输入数据X和输出数据Y,然后使用fitlm函数创建了一个线性模型对象mdl。接着,使用summary函数对该线性模型进行分析,并将分析结果存储在变量smry中。
最后,程序使用disp函数显示了分析结果。可以看到,分析结果包括了拟合效果、统计信息、系数估计和显著性检验等内容,有助于评估线性模型的拟合效果和解释模型中各个变量的作用。