Statistics Toolbox

Explorative Datenanalyse

Statistics Toolbox bietet verschiedene Möglichkeiten zur Untersuchung von Daten: statistische Auswertungen mit interaktiven Grafiken, Algorithmen zur Clusteranalyse und beschreibende Statistik für große Datensätze.

Statistische Darstellung und interaktive Virtualisierung

Statistics Toolbox beinhaltet Plots und Diagramme, mit denen Sie Ihre Daten visuell untersuchen können. Die Toolbox vereint MATLAB®-Diagrammtypen mit Wahrscheinlichkeitsdiagrammen, Boxplots, Histogrammen, Scatter-Histogrammen, 3D-Histogrammen, Kontrolldiagrammen und Quantile-Quantile-Plots. Die Toolbox bietet auch spezielle Plots für multivariate Analysen, darunter Dendrogramme, Biplots, Parallelkoordinatenplots und Andrews-Diagramme.

Gruppen-Scatter-Matrix, die die Interaktionen von fünf Variablen darstellen.

Gruppen-Scatter-Matrix, die die Interaktionen von fünf Variablen darstellen.

Darstellung von multivariaten Daten (Beispiel)
So werden multivariate Daten mit verschiedenen statistischen Plots dargestellt.

Compact box plot with whiskers for response grouped by year to look for potential year-specific fixed effects.

Kompakter Boxplot mit Whiskers für nach Jahr gruppierten Antworten zur Suche nach potentiellen jahresspezifischen Fixed Effects.

Scatter-Histogramm aus einer Kombination von Scatter-Plots und Histogrammen zur Beschreibung der Beziehung zwischen Variablen.

Scatter-Histogramm aus einer Kombination von Scatter-Plots und Histogrammen zur Beschreibung der Beziehung zwischen Variablen.

Diagramm mit Vergleich der empirischen CDF für eine Probe aus einer extremen Werteverteilung mit einem Plot der CDF für die Stichprobenverteilung.

Diagramm mit Vergleich der empirischen CDF für eine Probe aus einer Extremwertverteilung mit einem Plot der CDF für die Stichprobenverteilung.

Plot comparing the empirical CDF for a sample from an extreme value distribution with a plot of the CDF for the sampling distribution.
Diagramm mit Vergleich der empirischen CDF für eine Probe aus einer Extremwertverteilung mit einem Plot der CDF für die Stichprobenverteilung.

Modellierung von Daten mit allgemeiner Extremwertverteilung (Beispiel)
So wird die allgemeine Extremwertverteilung mithilfe von Maximum-Likelihood-Schätzung angepasst.

Deskriptive Statistik

Mit Hilfe der deskriptiven Statistik können Sie potenziell große Datenmengen schnell verstehen und beschreiben. Die Statistics Toolbox umfasst verschiedene Berechnungsfunktionen:

Diese Funktionen helfen Ihnen dabei, Werte in einer Stichprobe mit wenigen hoch relevanten Zahlen zusammenzufassen.

Resampling-Techniken

Unter bestimmten Umständen ist eine Abschätzung einer zusammenfassenden Statistik mit Hilfe parametrischer Methoden nicht möglich. Für solche Fälle bietet die Statistics Toolbox Resampling-Techniken an, wie:

  • Zufälliges Sampling aus einem Datensatz mit oder ohne Ersatz
  • Allgemeine Bootstrapping-Funktion zur Abschätzung der Stichprobenstatistik mithilfe von Resampling
  • jackknife Funktion zur Abschätzung der Stichprobenstatistik mithilfe von Teilmengen der Daten
  • bootci Funktion zur Abschätzung von Konfidenzintervallen
Weiter: Regression und ANOVA

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