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描述性统计

范围，集中趋势，标准差，方差，相关性

描述性统计学定量地描述数据样本的特征，如基本平均值或标准偏差。当您移动数组元素时，累积方法会报告统计数据。移动方法报告数组元素的本地窗口内的统计信息，然后移动到下一个窗口。

功能

基本统计信息

`最小值`	数组的最小元素
`貂`	找到`k`数组最小元素
`马克斯`	数组的最大元素数
`maxk`	找到`k`数组最大元素
`界限`	数组的最小值和最大值
`topkrows`	按顺序排列顶部的行
`的意思是`	数组的平均值或平均值
`中位数`	数组中值
`模式`	数组中最常见的值
`性病`	标准偏差
`var`	方差
`corrcoef`	相关系数
`浸`	协方差
`xcorr`	互相关
`xcov`	Cross-covariance

累积统计信息

`cummax`	累计最大
`孜然芹`	累计最低

移动数据

`movmad`	移动中值绝对偏差
`movmax`	移动的最大
`movmean`	移动的意思
`movmedian`	移动平均
`movmin`	移动的最小
`movprod`	移动产品
`movstd`	移动标准偏差
`movsum`	移动和
`movvar`	移动的方差

主题

用描述性统计进行计算

用基本统计分析数据。

不一致的数据

识别数据集中的异常值。

线性相关

协方差和相关系数有助于描述变量之间的线性关系。

线性回归

最小二乘拟合是一种常见的线性回归类型，对数据之间的关系建模很有用。

交互式装配

Basic Fitting UI是一个交互式的数据建模工具。

编程拟合

MATLAB中有很多函数^®对数据拟合很有用。

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