描述性统计量和深度信息
使用描述性统计量和回归模型进行数据汇总
描述性统计以量化方式描述数据集的特征。您可以使用描述性统计量（如均值、中位数、标准差和百分位数）对数据进行解释和汇总。您也可以通过分析相关性和拟合回归模型来评估变量之间的关系。
函数
主题
统计量
- Compute Mean, Median, and Other Descriptive Statistics
Summarize data by computing one or more simple descriptive statistics. - Compare Global, Moving, and Cumulative Statistics
Get data insights by computing and visualizing global, moving, and cumulative statistics. - 浏览二维绘图上的基本统计量
使用数据统计工具，通过计算、可视化和保存二维绘图数据的描述性统计量以交互方式进行数据汇总。
回归和预测
- 线性相关性
协方差及相关系数可帮助描述变量之间的线性关系。 - 使用一个预测变量的线性回归
使用polyfit和polyval为一个预测变量和一个响应变量拟合和评估一阶和二阶线性回归模型。 - Linear Regression with Nonpolynomial Terms
Fit a nonpolynomial linear regression model for one predictor variable and one response variable by constructing a design matrix and using the backslash operator (\). - Linear Regression with Multiple Predictor Variables
Fit a polynomial linear regression model for multiple predictor variables and one response variable by constructing a design matrix and using the backslash operator (\). - 交互式拟合
基本拟合用户界面是一个交互式数据建模工具。
精选示例
Identify and Visualize Correlated Variables
Calculate, filter, rank, and visualize correlations between variables.
