Gleitender Mittelwert Matlab

Hauptmerkmale Regressionstechniken, einschließlich linear. Verallgemeinert linear, nichtlinear. Robust, regelmäßig. ANOVA, wiederholte Maßnahmen und Mixed-Effects-Modelle Große Datenalgorithmen zur Dimensionsreduktion, deskriptive Statistik, k-Clustering, lineare Regression, logistische Regression und Diskriminanzanalyse Univariate und multivariate Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Zufällige und quasi-zufällige Zahlengeneratoren. Und Markov-Ketten-Sampler Hypothesentests für Verteilungen, Dispersion und Lage sowie Design von Experimenten (DOE) - Techniken für optimale, faktorielle und Response-Oberflächenkonstruktionen Klassifikation Learner App und Algorithmen für das überwachte Maschinenlernen. Einschließlich Unterstützungsvektormaschinen (SVMs), gebooste und abgepackte Entscheidungsbäume, k-nächste Nachbarn, Nave Bayes, Diskriminanzanalyse und Gaußsche Prozessregression Unüberwachte maschinelle Lernalgorithmen, einschließlich k-Mittel, k-Medoide, hierarchische Gruppierung, Gaußsche Mischungen und Versteckte Markov-Modelle Bayessche Optimierung für Tuning-Maschinellen Lernalgorithmen durch die Suche nach optimalen Hyperparametern Erfahren Sie, wie Maschinenlernwerkzeuge in MATLAB verwendet werden können, um Regression, Clustering und Klassifizierungsprobleme zu lösen. Führen Sie statistische Modellierung und Analyse mit Statistik und Machine Learning Toolbox. Explorative Datenanalyse Statistiken und Machine Learning Toolbox bietet mehrere Möglichkeiten, um Daten zu erforschen: statistische Plotten mit interaktiven Grafiken, Algorithmen für die Cluster-Analyse und deskriptive Statistiken für große Datensätze. Statistisches Plotten mit interaktiven Grafiken Visualisierung von multivariaten Daten anhand verschiedener statistischer Darstellungen. Deskriptive Statistik Deskriptive Statistiken ermöglichen es Ihnen, potenziell große Mengen von Daten schnell zu verstehen und zu beschreiben mit ein paar sehr relevanten Zahlen. Statistik und Machine Learning Toolbox enthält Funktionen für die Berechnung: Mit Hilfe dieser Funktionen können Sie Werte in einem Datenprotokoll mit wenigen, sehr relevanten Zahlen zusammenfassen. In einigen Fällen ist es nicht möglich, Schlußfolgerungen über die Summenstatistik unter Verwendung parametrischer Methoden durchzuführen. Um mit diesen Fällen umzugehen, bietet Statistics und Machine Learning Toolbox Resampling-Techniken, einschließlich: Zufällige Stichproben aus einem Datensatz mit oder ohne Ersatz Eine nichtparametrische Bootstrap-Funktion zur Untersuchung der Verteilung von Statistiken mit Resampling Eine Klinkenfunktion für die Untersuchung der Verteilung der Statistiken mit Klinkenstecker Resampling Eine bootci-Funktion zum Schätzen von Konfidenzintervallen mit nichtparametrischem Bootstrap Statistics und Machine Learning Toolbox enthält Algorithmen zur Durchführung der Clusteranalyse, um Muster in Ihrem Datensatz zu entdecken, indem Daten basierend auf Ähnlichkeiten der Ähnlichkeit gruppiert werden. Verfügbare Algorithmen sind k-Mittel. K-Medoiden. Hierarchischen Clustering. Gaußsche Mischungsmodelle. Und versteckte Markov-Modelle. Wenn die Anzahl der Cluster unbekannt ist, können Sie Cluster-Auswertungstechniken verwenden, um die Anzahl der Cluster, die in den Daten vorhanden sind, basierend auf einer angegebenen Metrik zu bestimmen. Erfahren Sie, wie die Erkennung von Mustern in Gen-Expressionsprofilen durch die Untersuchung von Gen-Expression-Daten. Nonparametric Regression Statistics und Machine Learning Toolbox unterstützt auch nichtparametrische Regressionstechniken für die Erzeugung einer genauen Passung, ohne ein Modell anzugeben, das die Beziehung zwischen dem Prädiktor und der Antwort beschreibt. Nichtparametrische Regressionstechniken können breiter klassifiziert werden unter überwachtes maschinelles Lernen für Regression und umfassen Entscheidungsbäume. Angehobene oder abgepackte Regressionsbäume. Und Unterstützung Vektor-Maschine Regression. Vorhersage Versicherungsrisiko durch die Ausbildung Ensemble von Regressionsbäumen mit TreeBagger. Regression und ANOVA Regression Mit Regressionsmethoden können Sie eine kontinuierliche Antwortvariable als Funktion eines oder mehrerer Prädiktoren modellieren. Statistik und Machine Learning Toolbox bietet eine Vielzahl von Regressionsalgorithmen, einschließlich der linearen Regression. Verallgemeinerte lineare Modelle, nichtlineare Regression. Und Mixed-Effekt-Modelle. Lineare Regression Lineare Regression ist eine statistische Modellierungstechnik, die verwendet wird, um eine kontinuierliche Antwortvariable als Funktion einer oder mehrerer Prädiktorvariablen zu beschreiben. Es kann Ihnen helfen, das Verhalten komplexer Systeme zu verstehen und vorherzusagen oder experimentelle, finanzielle und biologische Daten zu analysieren. Statistik und Machine Learning Toolbox bietet verschiedene Arten von linearen Regressionsmodellen und Anpassungsmethoden an: Simple: Modell mit nur einem Prädiktor Multiple: Modell mit mehreren Prädiktoren Multivariate: Modell mit mehreren Antwortvariablen Robust: Modell in Gegenwart von Ausreißern Stufenweise: Modell mit Automatische Variablenauswahl Regularisiert: Modell, das mit redundanten Prädiktoren umgehen kann und Überkorrekturen verhindert. Lasso. Und elastische Netto-Algorithmen In diesem Webinar erfahren Sie, wie Sie mit Statistics und Machine Learning Toolbox präzise Vorhersagemodelle aus Datensätzen erstellen können, die eine große Anzahl korrelierter Variablen enthalten. Generalisierte lineare Modelle sind ein Spezialfall nichtlinearer Modelle, die lineare Methoden verwenden. Sie ermöglichen, dass die Antwortvariablen nicht-normale Verteilungen aufweisen und eine Verbindungsfunktion, die beschreibt, wie der erwartete Wert der Antwort mit den linearen Prädiktoren zusammenhängt. Statistik und Machine Learning Toolbox unterstützt die Anpassung verallgemeinerter linearer Modelle mit den folgenden Response-Distributionen: Normal Binomial (Logistik - oder Probit-Regression) Poisson Gamma Inverse Gaussian Evaluation Goodness von Fit Statistics und Machine Learning Toolbox bietet statistische Darstellungen, wie gut ein Datensatz einem bestimmten entspricht Verteilung. Die Toolbox enthält Wahrscheinlichkeitsdiagramme für eine Vielzahl von Standardverteilungen, darunter normale, exponentielle, extreme Werte, lognormal, Rayleigh und Weibull. Sie können Wahrscheinlichkeitsdiagramme aus vollständigen Datensätzen und zensierten Datensätzen erzeugen. Darüber hinaus können Sie Quantil-Quantil-Plots verwenden, um zu bewerten, wie gut eine gegebene Verteilung mit einer normalen Normalverteilung übereinstimmt. Statistik und Machine Learning Toolbox bietet auch Hypothesentests, um zu ermitteln, ob ein Datensatz mit unterschiedlichen Wahrscheinlichkeitsverteilungen übereinstimmt. Spezielle Verteilungstests beinhalten: Anderson-Darling-Tests Einseitige und zweiseitige Kolmogorov-Smirnov-Tests Chi-square Güteprüfungen Lilliefors-Tests Ansar-Bradley-Tests Jarque-Bera-Tests Durbin-Watson-Tests Die Toolbox bietet Funktionen zur Erzeugung von Pseudozufalls Und quasi-zufällige Zahlströme aus Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Sie können Zufallszahlen aus einer angepassten oder einer konstruierten Wahrscheinlichkeitsverteilung erzeugen, indem Sie die Zufallsmethode anwenden. Statistik und Machine Learning Toolbox bietet auch Funktionen für: Erzeugung von Stichproben aus multivariaten Verteilungen, wie z. B. t. Normal-, Copulas - und Wishart-Sampling aus endlichen Populationen Durchführung von lateinischen Hyperwürfelproben Erzeugen von Proben aus Pearson - und Johnson-Systemen von Distributionen Sie können auch quasi-zufällige Zahlenströme erzeugen. Quasi-Zufallszahlenströme erzeugen sehr gleichförmige Proben aus dem Einheits-Hyperwürfel. Quasi-Zufallszahlenströme können oft Monte-Carlo-Simulationen beschleunigen, da weniger Proben erforderlich sind, um eine vollständige Abdeckung zu erreichen. Verwenden Sie Copulas, um Daten aus multivariaten Verteilungen zu generieren, wenn es komplizierte Beziehungen zwischen den Variablen gibt oder wenn die einzelnen Variablen aus unterschiedlichen Distributionen stammen. Eine zufällige Variation kann es schwierig machen, festzustellen, ob die Proben, die unter verschiedenen Bedingungen aufgenommen wurden, tatsächlich unterschiedlich sind. Hypothesentests sind ein effektives Werkzeug, um zu analysieren, ob Stichprobenunterschiede signifikant sind und eine weitere Auswertung erfordern oder mit statistischen und erwarteten Datenänderungen übereinstimmen. Statistiken und Maschinelles Lernen Toolbox unterstützt weit verbreitete parametrische und nichtparametrische Hypothesen Testverfahren, darunter: Eine Probe und zwei Stichproben t-Tests Nichtparametrische Tests für eine Probe, paarweise Proben und zwei unabhängige Proben Verteilungstests (chi-square, Jarque-Bera, Lilliefors (Kolmogorov-Smirnov) Versuche zur Autokorrelation und Zufälligkeit Lineare Hypothesentests an Regressionskoeffizienten Mit Hilfe von Statistics and Machine Learning Toolbox können Sie eine kundenspezifische Gestaltung von Experimenten (DOE) definieren, analysieren und visualisieren ). Funktionen für DOE ermöglichen es Ihnen, praktische Pläne zu erstellen und zu testen, um Daten für die statistische Modellierung zu sammeln. Diese Pläne zeigen, wie man Dateneingaben im Tandem manipuliert, um Informationen über ihre Auswirkungen auf Datenausgänge zu generieren. Unterstützte Konstruktionstypen sind: Vollfaktorielle fraktionale faktorielle Ansprechoberfläche D-optimaler lateinischer Hypercube Beispielsweise können Sie Eingangseffekte und Eingangsinteraktionen mit ANOVA, linearer Regression und Response-Oberflächenmodellierung abschätzen und dann Ergebnisse visualisieren Durch Hauptwirkungsdiagramme, Interaktionsdiagramme und multivariaten Diagrammen. Statistics and Machine Learning Toolbox bietet eine Reihe von Funktionen, die statistische Prozesssteuerung (SPC) unterstützen. Diese Funktionen ermöglichen Ihnen die Überwachung und Verbesserung von Produkten oder Prozessen durch die Bewertung der Prozessvariabilität. Mit SPC-Funktionen können Sie: Durchführen von Wiederholbarkeits - und Reproduzierbarkeitsstudien Schätzen der Prozessfähigkeit Erstellen von Steuerdiagrammen Anwenden der Steuerungsregeln für Western Electric und Nelson Wählen Sie Ihr CountrySlideshare verwendet Cookies, um Funktionalität und Leistung zu verbessern und relevante Anzeigen zu liefern. Wenn Sie fortfahren, die Website zu durchsuchen, stimmen Sie der Verwendung von Cookies auf dieser Website zu. Siehe unsere Benutzervereinbarung und Datenschutzbestimmungen. Slideshare verwendet Cookies, um Funktionalität und Leistung zu verbessern und Ihnen relevante Werbung zu bieten. Wenn Sie fortfahren, die Website zu durchsuchen, stimmen Sie der Verwendung von Cookies auf dieser Website zu. Siehe unsere Datenschutzrichtlinie und Benutzervereinbarung für Details. 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