MATLAB统计工具箱：百分位数与图形描述在SAPUI5开发中的应用

"本文主要介绍了MATLAB中的统计工具箱，特别是针对包含缺失数据的样本描述函数，以及如何使用百分位数和图形描述进行数据分析。文章提到了几个关键函数，如`nanmax`、`nanmin`、`nanmean`、`nanmedian`和`nanstd`，这些函数在处理包含NaN值的数据时非常有用，因为它们能够忽略NaN值并计算有效的统计量。以`nanmax`为例，文章详细解释了函数的用法，包括返回最大值及其索引。此外，还提到了`prctile`函数，该函数用于计算样本的百分位数，这是数据分析中常见的描述性统计量。" 在MATLAB中，处理包含缺失数据的样本是一个常见的任务。统计工具箱提供了一系列以`nan`开头的函数，这些函数专门设计用来处理含有NaN值的数据集。例如，`nanmax`函数可以找到包含NaN值的向量或矩阵中的最大值，而忽略NaN值。调用`nanmax(a)`会返回不考虑NaN值的最大值，而`[m, ndx] = nanmax(a)`将同时返回最大值和它的索引位置。类似的，`nanmin`、`nanmean`、`nanmedian`和`nanstd`分别用于找到最小值、计算均值、中位数和标准差，同样会忽略掉NaN值。 MATLAB作为一款强大的科学计算软件，因其易用性和灵活性深受用户喜爱。它可以适应各种科学计算需求，并且通过工具箱和实用工具扩展其功能。例如，MATLAB支持DDE、OLE、ActiveX、COM等技术，允许用户自定义工具箱以满足特定领域的需求。对于性能，尽管MATLAB是解释型语言，可能运行速度相对较慢，但从MATLAB 6.5版本开始，已显著提升了运行效率，甚至可以通过Profiler工具分析代码性能，优化慢速部分。 MATLAB不仅是一个应用工具，也鼓励用户进行算法开发。通过M文件，用户可以编写自己的算法，并利用MATLAB提供的编译器如mcc将其转化为独立应用程序，或者使用COM生成器将M文件转换为COM组件，方便在其他应用程序中集成。对于数据分析，`prctile`函数是计算百分位数的关键，这对于理解数据分布和异常值检测非常重要。通过计算百分位数，可以更好地描述数据集的特性，如四分位数可以反映数据的分布范围。 MATLAB提供了一套完整的工具来处理包含缺失数据的样本，并且在统计分析和算法开发方面有着广泛的应用。无论是基础的描述性统计，还是复杂的数值计算和算法开发，MATLAB都能够为科研工作者提供高效且便捷的解决方案。