将csv文件存成excel文件,采用xlsread将数据读入matlab 。按照天数循环,取出第i行数据。 求第i行数据的平均值和标准差。(注意缺失值,采用nanmean,nanstd) 。去极值,令大于中位数+3*标准差的数据等于中位数+3*标准差,小于中位数-3*标准差的数据等于中位数-3*标准差。 再求出去极值后的平均值和标准差。(因子值-平均值)/标准差 即为Z值

时间: 2024-02-25 19:54:44 浏览: 31
好的,我明白了。这是一个数据处理的问题,需要用到 Matlab。下面是处理流程和代码示例: 1. 将 csv 文件存为 Excel 文件 ```matlab filename_csv = 'data.csv'; filename_xls = 'data.xlsx'; data = readtable(filename_csv); writetable(data, filename_xls, 'Sheet', 'data'); ``` 2. 读取 Excel 文件中的数据 ```matlab filename_xls = 'data.xlsx'; [data, txt, raw] = xlsread(filename_xls, 'data'); ``` 3. 循环取出每天的数据,并计算平均值和标准差 ```matlab num_days = size(data, 1); mean_values = nan(num_days, 1); std_values = nan(num_days, 1); for i = 1:num_days day_data = data(i, :); mean_values(i) = nanmean(day_data); std_values(i) = nanstd(day_data); end ``` 4. 去极值,并重新计算平均值和标准差 ```matlab median_values = nanmedian(data, 2); new_mean_values = nan(num_days, 1); new_std_values = nan(num_days, 1); for i = 1:num_days day_data = data(i, :); median_value = median_values(i); std_value = std_values(i); upper_limit = median_value + 3 * std_value; lower_limit = median_value - 3 * std_value; day_data(day_data > upper_limit) = upper_limit; day_data(day_data < lower_limit) = lower_limit; new_mean_values(i) = nanmean(day_data); new_std_values(i) = nanstd(day_data); end ``` 5. 计算 Z 值 ```matlab z_values = (data - new_mean_values) ./ new_std_values; ``` 以上是一种实现方式,你可以根据实际情况进行调整。希望能对你有帮助!

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