Computação Científica com MATLAB Melissa Weber Mendonça melissa.mendonca@ufsc.br
Exemplo leituraarquivos.m
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 100 2 e onde n é o número de valores em X.
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.
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.
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)
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.
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
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)
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.
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.
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
gscatter O comando >> gscatter(x,y,grupo) faz um scatter plot diferenciando entre os grupos de dados. Exemplo: >> gscatter(dados(:,1),dados(:,2),agrupamento)
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)
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],:))
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.
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.
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
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.
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.
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