MATLAB: statistische Analyse in MATLAB

Name: MATLAB: statistische Analyse in MATLAB
Author: Gabriel Popoola

Verstehen Sie Ihre Daten auf statistischer Ebene

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Kurs: On-Demand

Hallo, mein Name ist Gabriel Popoola und dies ist die statistische Analyse im MATLAB-Modul. In diesem Modul behandeln wir zusammenfassende Statistiken, deskriptive Statistik und Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Während dieser Lektion Ich zeige Ihnen zwei Möglichkeiten, zusammenfassende Statistiken anzuzeigen für Ihre Daten zunächst auf individueller Ebene, und dann zweitens mit der Gruppierungsmethode. Als erstes laden wir also unseren Datensatz. Und in diesem Fall wird es der Patientendatensatz sein. Und dann speichern wir als Nächstes unseren systolischen Wert und diastolischer Blutdruck in eine einzige Variable namens Blutdruck. Das wird also nur systolisch diastolisch sein. Und dann erstellen wir eine Datentabelle und unsere Spalten werden Geschlecht, Alter, Blutdruck sein. Und wir drucken hier einfach unsere Tabelle aus und wir haben Geschlecht, Alter, Raucher und Blutdruck. Um also die Zusammenfassung zu erhalten, müssen wir einfach nur Verwenden Sie die Zusammenfassungsfunktion T, und Sie erhalten das Minimum. der Median, das Maximum und die Aufschlüsselung für jedes Merkmal wenn es ein boolescher Wert ist. Für das Alter haben wir also einen Mindestwert von 25, höchstens 50, und einem Median von 39. Für den Raucher, was logisch oder ein boolescher Wert ist, wir haben 34 wahre und 66 falsche. Und dann haben wir für den Blutdruck unsere kontinuierlichen Werte. Und noch einmal, wir haben ein Minimum, einen Median und ein Maximum. Und dann natürlich für das Geschlecht, denn es wird entweder männlich oder weiblich sein, und es gibt keine Dummy-Variablen, Es werden nur andere Saiten sein mit denen Sie hier arbeiten. Und so erhalten Sie im Grunde genommen Ihre zusammenfassenden Statistiken auf individueller Ebene in Form von Features oder Spalten. Als Nächstes zeige ich Ihnen, wie Sie Ihre Statistiken abrufen basierend auf Gruppierungen. Und um das zu tun Wir werden die groupstats-Funktion verwenden. Und deshalb zeige ich Ihnen zuerst, was GroupStats macht auf hohem Niveau. Also gibst du deinen Tisch T ein und was du bekommst, ist ein Hübsches grundlegende Zusammenfassung, die Ihnen die Anzahl der Elemente angibt. Hier haben wir also die Anzahl der Elemente in jeder Spalte ist 100. Und wie Sie wahrscheinlich sagen können, ist dies nicht sehr hilfreich. Was wir hier jedoch tun können gruppieren wir unsere Daten beispielsweise nach Geschlecht. Und so führen wir diese Gruppenstatistik T aus, aber dann übergeben wir diesen zweiten Parameter, das Geschlecht. Und was Sie jetzt bekommen, ist eine Panne der restlichen Spalten nach Geschlecht. Und so haben wir für das Geschlecht zwei, männlich und weiblich. Und es gibt uns das mittlere Alter, der mittlere Raucher und der mittlere Blutdruck für jedes Geschlecht. Und so, wie Sie wissen, der gemeine Raucher oder besser gesagt die Rauchersäule ist eine logische Säule, was bedeutet, dass die Werte entweder wahr oder falsch sind. Und in diesem Fall ist true gleich eins und falsch ist gleich Null. Und so werden diese Mittel berechnet. Und so, als weiteres Beispiel Wir führen erneut Gruppenstatistiken für T durch aber dieses Mal werden wir nach Rauchern gruppieren. Und wieder einmal haben wir unsere Kategorien, falsch und wahr. Aber das gibt uns die Anzahl der Elemente in jeder Kategorie. Als Geschlecht haben wir also 66, die nicht rauchen und 34, die dies tun. Und weil dies Zählungen sind, ist das, was Sie sehen, eine dass die Anzahl von wahr und falsch bei jedem gleich ist weil dies uns Gruppierungen gibt. Und der Grund dafür gibt uns die Anzahl der Elemente statt der Mittelwert ist, weil wir haben diese Gender-Spalte hier, und das begrenzt welche Art von zusammenfassenden Statistiken angegeben werden können da dies eine String-Spalte ist. Aber wenn wir diese Spalte löschen, also wenn wir eine Tabelle T2 erstellen und setze das gleich Alter, Blutdruck und Raucher, und dann bekommen wir wieder unsere Gruppenstatistiken, T2 und Raucher, und jetzt bekommen wir unser mittleres Alter und unseren mittleren Blutdruck. Und als direkten Vergleich haben wir unsere Tabelle T und unser Tisch T2, beide gruppiert nach Rauchern. Und sobald wir diese kategoriale Variable fallen lassen, sehen wir dass wir unsere Mittel für unsere Kolumnen bekommen statt nur der Elementanzahl, die in den meisten Fällen wird für Datensätze wie diesen nicht sehr nützlich sein. Damit ist diese Lektion beendet, danke.

Fortgeschritten Anbieter : Gabriel Popoola 3 Lektionen · 20m auf Arabisch, Deutsch, Englisch, Spanisch, Französisch, Portugiesisch, Chinese

Kursbeschreibung

Die statistische Analyse ist eine der wichtigsten und grundlegendsten Formen der Analyse, wenn es darum geht, Erkenntnisse über Daten zu gewinnen. Das Erlernen neuer Methoden zur Berechnung statistischer Werte und zur Darstellung von Daten anhand dieser Werte kann für ein echtes Verständnis der Beschaffenheit Ihrer Daten entscheidend sein. Ich werde Ihnen zwei Möglichkeiten zeigen, wie Sie zusammenfassende Statistiken für Ihre Daten anzeigen können. Erstens auf individueller Ebene und zweitens mithilfe der Gruppierungsmethode. Sie erhalten einen Überblick über die deskriptive Statistik und einige wichtige Funktionen in MATLAB. Deskriptive Statistiken sind kurze, beschreibende Koeffizienten, die einen gegebenen Datensatz zusammenfassen, der die gesamte Population oder eine Stichprobe einer Population darstellen kann. Sie werden in zwei Maße unterteilt: das der zentralen Tendenz und das der Variabilität oder Streuung. In diesem MATLAB-Modul lernen Sie die Nützlichkeit und die Fähigkeit kennen, mit MATLAB statistische Erkenntnisse über Ihre Daten zu gewinnen.

Nach Abschluss dieses Moduls können Sie das Gelernte auf jedes Projekt oder jede Aufgabe anwenden, die eine Daten-/Statistikanalyse erfordert. Dazu gehört alles, was mit einem Datensatz zu tun hat, der numerische und/oder kategoriale Daten enthält. Mit diesem Wissen werden Sie mehr Einblicke in die Nutzung Ihrer Daten gewinnen.

Was Sie lernen werden

Erkennen Sie den Unterschied zwischen Zusammenfassungsstatistiken und beschreibenden Statistiken
Generieren Sie Gruppen- und Einzelstatistiken für Ihre Daten in MATLAB
Berechnen Sie beschreibende Statistiken, einschließlich Zentralitätsmaße und Variabilitäts- oder Streuungsmaße
Definieren Sie, was Wahrscheinlichkeitsverteilungen sind und wie sie verwendet werden
Wenden Sie statistische Analyse in MATLAB auf Projekte an, die numerische und/oder kategorische Daten enthalten

Wichtige Erkenntnisse

Statistische Analyse ist eine grundlegende Form der Analyse, um Erkenntnisse aus Daten zu gewinnen.
Beschreibende Statistiken sind kurze beschreibende Koeffizienten, die einen Datensatz zusammenfassen, der eine ganze Population oder eine Stichprobe einer Population darstellen kann.
Beschreibende Statistiken werden in zwei Gruppen unterteilt: Zentralitätsmaße und Variabilitäts- oder Streuungsmaße.
Zusammenfassungsstatistiken für Daten können auf individueller Ebene angezeigt werden und unter Verwendung der Gruppierungsmethode.
Die erworbenen Fähigkeiten gelten für jedes Projekt oder jede Aufgabe mit einem Datensatz, der numerische und/oder kategorische Daten enthält.

Häufig gestellte Fragen

Was werden Sie in diesem MATLAB-Modul lernen?

Sie erhalten einen Überblick über beschreibende Statistiken und einige wichtige Funktionen in MATLAB, lernen zwei Möglichkeiten, Zusammenfassungsstatistiken anzuzeigen (auf individueller Ebene und unter Verwendung der Gruppierungsmethode), und erfahren, was Wahrscheinlichkeitsverteilungen sind und wie sie verwendet werden.

Für wen ist dieser Kurs geeignet?

Er ist für jeden geeignet, der statistische Erkenntnisse in seinen Daten mit MATLAB gewinnen und dies auf Projekte oder Aufgaben mit Daten und statistische Analyse anwenden möchte, einschließlich aller Datensätze, die numerische und/oder kategorische Daten enthalten.

Was ist der Unterschied zwischen Zusammenfassungsstatistiken und beschreibenden Statistiken?

Der Kurs lehrt Sie, den Unterschied zwischen den beiden zu erkennen; beschreibende Statistiken sind kurze beschreibende Koeffizienten, die einen bestimmten Datensatz zusammenfassen, unterteilt in Zentralitätsmaße und Variabilitäts- oder Streuungsmaße.

Welche Themen behandelt der Kurs?

Der Kurs behandelt drei Lektionen: Zusammenfassungsstatistiken, Beschreibende Statistiken und Wahrscheinlichkeitsverteilungen.

Was kann ich nach Abschluss dieses Moduls tun?

Nach Abschluss dieses Moduls können Sie das Gelernte auf jedes Projekt oder jede Aufgabe mit Daten und statistische Analyse anwenden, einschließlich allem, das einen Datensatz enthält, der numerische und/oder kategorische Daten enthält.