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（不推荐）统计数据阵列 |
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分类数据
标称和序数阵列存储具有有限的离散级别的数据，这可能或可能没有自然顺序。
轻松操纵类别级别，进行统计分析，降低内存要求。
分组变量是用于组或分类观测的实用程序变量。
虚拟变量让您适应分类数据以用于分类和回归分析。
了解支持标称和序数阵列的MATLAB功能。金宝app
使用标称和序号阵列使用义务和序单， 分别。
将数字数据分类为分类序数阵列序单。
使用标称或序数阵列更改类别级别的标签setlabels.。
从标称或序数阵列添加和下降级别。
使用标称或序数阵列的合并类别mergelevels.。
使用标称或序号阵列中的类别级别重新排序ReorderLevels.。
确定序数阵列的排序顺序。
由分类变量的级别分组的绘图数据。
计算分类变量级别分组的摘要统计信息。
测试类别（组）意味着的显着差异T.- 最低，双向ANOVA（方差分析）和Anocova（协方差分析）分析。
索引和搜索数据由其类别或组。
使用分类阵列与分类协变量进行回归Fitlm.。
数据集阵列
数据集数组与异构类型存储数据。
从Matlab工作区中存在的数字数组或异构变量创建数据集数组。
从选项卡分隔或分隔文本或Excel文件的内容创建数据集数组。
在数据集数组中添加和删除观察。
在数据集数组中添加和删除变量。
使用数据集数组变量及其数据。
从数据集阵列中选择观察或观察子集。
使用命令行排序DataSet数组中的观察（行）。
合并数据集阵列使用加入。
重新格式化数据集阵列使用堆和un。
查找，清洁和删除数据集数组中缺少数据的观察。
对DataSet阵列执行计算，包括使用分组变量的平均和总结。
将数据集数组从MATLAB Workspace导出到文本或电子表格文件。
MATLAB变量编辑器提供了一个方便的接口，用于查看，修改和绘制数据集数组。
了解索引到数据集数组中的许多方法。
此示例显示如何使用DataSet阵列执行线性和逐步回归分析。
您还可以从以下列表中选择一个网站：
