Computação Científica com MATLAB. Melissa Weber Mendonça

Transcrição

1 Computação Científica com MATLAB Melissa Weber Mendonça

2 Exemplo leituraarquivos.m

3 trimmmean O comando >> m = trimmean(x,pc) calcula a média excluindo os k maiores e menores valores de um vetor X, em que k = n pc e onde n é o número de valores em X.

4 tblread O comando >> [dados,var,casos] = tblread(nomedoarquivo,separador) lê os seguintes valores de um arquivo: dados: Matriz numérica com um valor para cada par variável-caso var: Matriz de texto contendo os nomes das variáveis na primeira linha do arquivo casos: Matriz de texto contendo os nomes dos casos na primeira coluna do arquivo Os valores no arquivo devem estar separados pelo separador indicado.

5 Scatter Plot O comando >> scatter(x,y) faz um gráfico dos pontos com coordenadas X e Y, usando círculos como marcadores. Se usarmos >> scatter(x,y,s,c) podemos especificar a área de cada marcador em S. Outras opções: scatter(...,marcador) usa o marcador escolhido (p. ex. + ou * ) scatter(..., filled ) preenche os marcadores.

6 scatterhist O comando >> scatterhist(x,y) cria um scatter plot dos dados nos vetores x e y e também um histograma em cada eixo do gráfico. Exemplo: >> x = randn(1000,1); >> y = exp(.5*randn(1000,1)); >> scatterhist(x,y)

7 lsline O comando >> lsline acrescenta uma reta calculada através de regressão linear (mínimos quadrados) para cada plot/scatter plot na figura atual. Atenção: dados conectados com alguns tipos de reta ( -, -- ou.- ) são ignorados por lsline.

8 Exemplo >> x = 1:10; >> y1 = x + randn(1,10); >> scatter(x,y1,25, b, * ) >> hold on >> y2 = 2*x + randn(1,10); >> plot(x,y2, mo ) >> y3 = 3*x + randn(1,10); >> plot(x,y3, rx: ) >> y4 = 4*x + randn(1,10); >> plot(x,y4, g+-- ) >> lsline

9 refcurve Se o vetor p contém os coeficientes de um polinômio em ordem descendente de potências, o comando >> refcurve(p) adiciona uma curva de referência polinomial com coeficientes p ao gráfico atual. Se p é um vetor com n + 1 elementos, a curva é dada por y = p(1)x n + p(2)x ( n 1) p(n)x + p(n + 1)

10 gline O comando >> gline permite ao usuário adicionar manualmente um segmento de reta à última figura desenhada. A reta pode ser editada manualmente na ferramenta de edição de gráficos do MATLAB.

11 Grupos Com frequência, precisamos agrupar variáveis para facilitar o cálculo de estatísticas e para criar visualizações. Variáveis de agrupamento tem o mesmo comprimento que as variáveis (colunas) em um conjunto de dados. Consideramos que as observações (linhas) i e j estão no mesmo grupo se os valores da variável de agrupamento correspondente forem idênticos nestes índices.

12 Grupos: Exemplo >> dados = rand(10,4); >> agrupamento = cell(10,1); >> for i = 1:10 if i <= 6 agrupamento{i} = litoral ; else agrupamento{i} = interior ; end end

13 gscatter O comando >> gscatter(x,y,grupo) faz um scatter plot diferenciando entre os grupos de dados. Exemplo: >> gscatter(dados(:,1),dados(:,2),agrupamento)

14 gplotmatrix O comando >> gplotmatrix(x,y,grupo) cria uma matriz de scatter plots. Cada gráfico dentro da figura contém um scatter plot de uma coluna de x contra uma coluna de y. Os gráficos ficam agrupados segundo a variável grupo. x e y são matrizes com o mesmo número de linhas. Exemplo: >> gplotmatrix(dados(:,1:2),dados(:,3:4),agrupamento)

15 gplotmatrix: exemplo >> load discrim >> gplotmatrix(ratings(:,1:2),ratings(:,[4 7]),group) >> gplotmatrix(ratings(:,1:2),ratings(:,[4 7]),group,... br,.o,[], on,,categories(1:2,:),... categories([4 7],:))

16 Box Plot O comando >> boxplot(x) cria um gráfico de caixas dos dados em X. Se X for uma matriz, existirá uma caixa por coluna; se X for um vetor, existirá apenas uma caixa. Em cada caixa: a marca central é a mediana; os limites da caixa representam o 25 e o 75 percentil; os marcadores externos sinalizam os pontos extremos dos dados (sem considerar outliers; os outliers, se existirem, serão marcados individualmente no gráfico.

17 Box Plot (2) >> boxplot(x,g) especifica uma ou mais variáveis de agrupamento G, produzindo uma caixa separada para cada conjunto de valores em X no mesmo grupo.

18 Como ignorar NaN automaticamente Vários comandos da toolbox de Estatística do MATLAB possuem facilidades para se lidar com dados NaN: nancov: Covariância nanmax: Máximo nanmean: Média nanmedian: Mediana nanmin: Mínimo nanstd: Desvio padrão nansum: Soma nanvar: Variância

19 ANOVA O comando >> p = anova1(x) executa a análise de variência para duas oumais colunas em X, em que cada coluna representa uma amostra independente contendo observações mutuamente independentes. A função retorna o valor de significância sob a hipótese nula de que todas as amostras em X são retiradas de populações com a mesma média. O comando anova1 ignora valores NaN.

20 ANOVA: grupos p = anova1(x,grupo) executa a mesma análise por grupos. Se X for uma matriz, anova1 trata cada coluna como um grupo separado, e avalia se as médias das populações de cada coluna são iguais. Se X for um vetor, podemos extrair dados agrupados com números diferentes de elementos deste vetor X, usando uma variável de agrupamento com o mesmo tamanho de X. >> [p,table] = anova1(x) retorna a tabela ANOVA na célula table.

21 Extras dfittool

22 Extras dfittool nlinfit

23 Extras dfittool nlinfit nlintool

24 Extras dfittool nlinfit nlintool lhsdesign

25 Extras dfittool nlinfit nlintool lhsdesign lhsnorm

26 Extras dfittool nlinfit nlintool lhsdesign lhsnorm regstats