描述性统计量

被统计量I必须是单精度或双精度类型，一般用双精度。即 I1=double(I);

若I1为矩阵，则用I1(:)

?

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25

%%平均值 I_mean=mean(I1) %%标准差 I_std=std(I1) %%方差 I_var=var(I1) %%最大值 I_max=max(I1) %%最小值 I_min=min(I1) %%极差range(最大值-最小值) I_range=range(I1) %%中位数 I_median=median(I1) %%众数mode（频率最高的数） I_mode=mode(I1) %%变异系数，进行两个或多个资料（如价格和转速等单位不一）变异程度大小的比较，单位相同用标准差即可比较 cavr=I_std/I_mean %%偏度，反映了总体分布密度曲线的对称性，越接近0，分布越对称。为负，峰左移，服从左偏（负偏）分布。为正，峰右移，服从右偏（正偏）分布 sk=skewness(I1) %%峰度，反映了总体分布密度曲线在峰值附近的陡峭程度 k=kurtosis(I1) %%熵，反应混乱的程度 I2=im2double(I);  %熵对double型矩阵求解范围是0~1，im2double可将非double型数据转成double型，并归一化到0~1之间，对本身是double型数据不作处理。而double函数只将数据转化成double型，数据大小不变。 e=entropy(I2)