var

的方差timeseries数据

语法

tsvar = var (ts)

tsvar = var (ts、名称、值)

tsvar = var (ts)返回数据样本的方差timeseries对象。

tsvar = var (ts,名称,值)指定附加选项当使用一个或多个名称-值对计算方差参数。例如,tsvar = var (ts“质量”,-99年,“MissingData”,“删除”)定义-99年失踪的样品质量的代码,并删除之前丢失的样品计算方差。

打开生活的脚本

创建一个timeseries对象和计算样本数据的方差。

ts = timeseries ((1:10) ');tsvar = var (ts)

tsvar = 9.1667

输入timeseries,指定为一个标量。

数据类型:timeseries

指定可选的双参数作为Name1 = Value1,…,以=家,在那里的名字参数名称和吗价值相应的价值。名称-值参数必须出现在其他参数,但对的顺序无关紧要。

R2021a之前,用逗号来分隔每一个名称和值,并附上的名字在报价。

例子:tsvar = var (ts“质量”,-99年,“MissingData”,“删除”)

缺失值指标,指定一个标量、向量,矩阵,或多维数组的整数,从-128年到127年。每个元素是一种高质量的代码来处理缺失数据。

默认情况下,计算之前缺失的数据被删除。插入数据,而不是删除它,指定名称-值对“MissingData”、“插值”。

数据类型:单|双|int8|int16|int32|int64|uint8|uint16|uint32|uint64

缺失的数据方法,指定为“删除”删除或缺失值“插入”通过插值数据来填补缺失值。指定“质量”名称-值对来表示数据样本被认为是失踪。

重量、指定为“没有”或“时间”。
当你指定“时间”更大的时间值对应于更大的权重。

MATLAB^®确定权重:

将不同时间价值权重,根据其订单,如下:
- 第一个时间点——第一次间隔的持续时间延长(t (2) - (1))。
- 时间点,既不是第一个也不是最后一个时间点——前面的中点之间的时间间隔时间的中点随后的时间间隔((t (k + 1) - t (k)) / 2 + (t (k) - t (k - 1) / 2)。
- 上次点——最后一次的时间间隔结束(t(结束)- t (- 1))。
正常化的权重每次每个权重除以平均权重。

请注意

如果timeseries对象是均匀采样,然后每次的归一化权重为1.0。因此,时间加权没有影响。
每一次的数据乘以它的归一化权重。