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Multivariate Daten

MATLAB® verwendet die spaltenorientierte Analyse für multivariate statistische Daten. Jede Spalte in einem Datensatz steht für eine Variable, die Zeilen stehen jeweils für eine Beobachtung. Das (i,j). Element ist die i. Beobachtung der j. Variablen.

Gehen Sie beispielsweise von einem Datensatz mit drei Variablen aus:

  • Herzfrequenz

  • Gewicht

  • Stunden körperlicher Betätigung pro Woche

Bei fünf Beobachtungen kann das resultierende Array wie folgt aussehen:

D = [ 72          134          3.2
      81          201          3.5
      69          156          7.1
      82          148          2.4
      75          170          1.2 ]

Die erste Zeile enthält die Angaben für Herzfrequenz, Gewicht und Stunden der körperlichen Betätigung für Patient 1, die zweite Zeile enthält die Daten für Patient 2 usw. Jetzt können Sie zahlreiche MATLAB Datenanalysefunktionen auf diesen Datensatz anwenden. Um beispielsweise die mittlere und Standardabweichung für jede Spalte zu erhalten, verwenden Sie

mu = mean(D), sigma = std(D)

mu =
      75.8       161.8         3.48

sigma =
    5.6303      25.499       2.2107

Um eine Liste der Datenanalysefunktionen aufzurufen, die in MATLAB verfügbar sind, geben Sie Folgendes ein:

help datafun

Wenn Sie Zugriff auf den Softwaretyp Statistics and Machine Learning Toolbox™ haben, geben Sie Folgendes ein:

help stats