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狭窄的范围
r =差(x)
r =差(x,“所有”)
r =差(x,昏暗的)
r =差(x, vecdim)
r =差(pd)
例子
R.= IQR(X)中的值的四分位范围X.
R.= IQR(X)
R.
X
如果X是一个矢量,然后R.是第75级和第25百分位数所含数据的差异X.
如果X是一个矩阵R.是一个行矢量,其中包含每列中的75和第25百分位数之间的差异X.
如果X是一个多维数组吗IQR.的第一个非单次维X.这个维度的大小变为1,而其他所有维度的大小保持不变。
IQR.
R.= IQR(X, '所有')中所有值的四分位范围X.
R.= IQR(X, '所有')
R.= IQR(X那暗淡)的维度返回四分位数范围X由此指定暗淡.
R.= IQR(X那暗淡)
暗淡
R.= IQR(X那vecdim)通过指定的尺寸返回四分位数范围vecdim.例如,如果X是一个矩阵IQR(X,[1 2])是所有元素的四分位数范围X因为矩阵的每个元素都包含在由维1和维2定义的数组切片中。
R.= IQR(X那vecdim)
vecdim
IQR(X,[1 2])
R.= IQR(pd)返回概率分布的四分位数范围pd.
R.= IQR(pd)
pd
全部收缩
从具有参数值的正常分布生成4×4矩阵的随机数据 μ 等于10 σ 等于1。
rng默认的%的再现性x = normrnd(10、1、4)
x =4×4.10.5377 10.3188 13.5784 10.7254 11.8339 8.6923 12.7694 9.9369 7.7412 9.5664 8.6501 10.7147 10.8622 10.3426 13.0349 9.7950
计算每列数据的四分位数范围。
r =1×42.2086 1.2013 2.5969 0.8541
计算每行数据的四分位数范围。
r2 =差(x, 2)
r2 =4×11.7237 2.9870 1.9449 1.8797
的方法计算多维数组在多个维度上的四分位范围'全部'和vecdim输入参数。
'全部'
创建一个3×4×2数组X.
X =重塑(1:24,[3 4 2])
X = X(:,: 1) = 14 7 10 2 5 8 11 3 6 9 12 X(:,: 2) = 13 16 19 22 14 17 20 23 15 18 21 24
中所有值的四分位范围X.
rall = iqr(x,'全部')
Rall = 12.
计算每页的四分位数范围X.指定第一个和第二个维度作为计算四分位数范围的操作维度。
rpage = iqr(X,[1 2])
rpage = rpage(:,:,1)= 6 rpage(:,:,2)= 6
例如,rpage(1,1,1)所有元素的四分位范围是多少X (:: 1).
rpage(1,1,1)
X (:: 1)
计算每个元素的四分位数范围X(我::)通过指定第二个和第三个维度作为操作维度进行切片。
X(我::)
row = iqr(X,[2 3])
rrow =3×112 12 12
例如,rrow(3)所有元素的四分位范围是多少x(3,:,:).
rrow(3)
x(3,:,:)
使用均值创建标准的正态分布对象, μ ,等于0,标准差, σ ,等于1。
pd = makedist('普通的'那“亩”0,'sigma',1);
计算标准正态分布的四分位范围。
r = 1.3490
返回值是分布的第75百分点和第25个百分位数之间的差异。这相当于计算概率处的逆累积分布函数(ICDF)值之间的差异y等于0.75和0.25。
R2 = icdf(pd,0.75) - icdf(pd,0.25)
R2 = 1.3490.
加载样本数据。创建包含第一列的学生考试等级数据的矢量。
加载examgrades;x =等级(:,1);
通过拟合数据来创建一个正态分布对象。
pd = fitdist(x,'普通的')
PD =正规分布正常分布Mu = 75.0083 [73.4321,76.5846] Sigma = 8.7202 [7.7391,9.98843]
计算拟合分布的四分位范围。
r = 11.7634.
返回的结果表明,学生等级的第75岁和第25百分位数之间的差异是11.7634。
用icdf确定学生成绩的第75和第25百分位数。
icdf
y = icdf (pd, [0.25, 0.75])
y =1×269.1266 - 80.8900
计算第75和第25个百分位数之间的差异。这与IQR..
Y(2) - (1)
ans = 11.7634.
用箱形图使四分位范围可视化。
箱形图
箱线图(x)
框的顶线显示第75百分位数,底线显示第25百分位数。中心线显示中位数,这是50百分位数。
输入数组,指定为向量,矩阵或多维数组。
数据类型:单|双
单
双
计算间隔范围的维度,指定为正整数。例如,对于矩阵X,当暗淡等于1,IQR.返回列表的四分位数X.什么时候暗淡等于2,IQR.返回x的行的四分位范围N维数组,IQR.的第一个非单次维X.
维数向量,指定为正整数向量。的每个元素vecdim表示输入数组的一个维度X.输出R.指定操作尺寸具有长度1。其他尺寸长度是相同的X和R..
例如,如果X然后是一个2×3×3阵列IQR(X,[1 2])返回一个1 × 1 × 3的数组。输出数组的每个元素都是对应页面上元素的四分位数范围X.
概率分布,指定为使用下列方法之一创建的概率分布对象。
makedist
Fitdist.
四分位数范围值,返回标量,矢量,矩阵或多维数组。
如果你输入一个数组X,然后是尺寸R.取决于'全部'那暗淡,或vecdim输入参数指定。每个狭隘的范围值R.是否包含指定数据的第75和第25个百分位数之间的差异X.
如果你输入一个概率分布pd,则为的标量值R.是概率分布的第75个百分位数和第25个百分位数之间的差值。
使用注意事项及限制:
不支持以下输入参数:金宝app'全部'和vecdim.
这暗淡输入参数必须是编译时常量。
如果您没有指定暗淡输入参数,在生成的代码中工作(或操作)维度可以是不同的。因此,可能会出现运行时错误。有关详细信息,请参见自动尺寸限制(MATLAB编码器).
输入参数pd可以是Beta,指数,极值,Lognormal,Normal和Weibull分布的拟合概率分布对象。创建pd通过拟合概率分布来抽样数据Fitdist.功能。例如,看到概率分布对象的代码生成.
有关代码生成的更多信息,请参阅代码生成简介和一般代码生成工作流程.
不支持以下输入参数:金宝app'全部'那vecdim, 和pd.
有关更多信息,请参见在GPU上运行matlab函数(并行计算工具箱).
箱形图|分布更健康|Fitdist.|icdf|疯狂的|makedist|范围|性病
疯狂的
范围
性病
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