Statistics Toolbox

Neue Eigenschaften

R2014a (Version 9.0)

Veröffentlicht: 6 Mrz 2014

Version 9.0 aus Release 2014a enthält die folgenden Erweiterungen:

  • Modellierung von wiederholten Werten für Daten mit mehreren Messungen pro Subjekt
  • fitcsvm-Funktion für bessere Leistung von Support Vector Machines (SVMs) bei binärer Klassifikation
  • evalclusters-Methoden zur Vergrößerung der Clusteranzahl und der Anzahl von gap criterion Simulationen
  • Ausgabe des p-Werts aus der multcompare-Funktion
  • Die Funktionen mnrfit, lassoglm und fitglm akzeptieren kategorische Variablen als Antworten
  • Funktionen akzeptieren table-Eingangswerte als Alternative zu Eingangswerten des Dataset-Arrays
  • Funktionen und Modelleigenschaften geben ein table- und kein Dataset-Array zurück

Ausführliche Details hierzu finden Sie in den Release Notes.

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Ältere Releases

R2013b (Version 8.3) - 5 Sep 2013

Version 8.3 aus Release 2013b enthält die folgenden Erweiterungen:

  • Lineare Mixed-Effects-Modelle
  • Codegenerierung für Wahrscheinlichkeitsverteilungs- und beschreibende Statistikfunktionen (mit MATLAB Coder)
  • evaluatecluster-Funktion für eine Schätzung der optimalen Anzahl Cluster in Daten
  • mvregress-Funktion, die jetzt auch eine Entwurfsmatrix zulässt, auch wenn Y mehrere Spalten hat
  • Wahrscheinlichkeitsberechnungen des oberen Endabschnitts für kumulative Verteilungsfunktionen

Ausführliche Details hierzu finden Sie in den Release Notes.

R2013a (Version 8.2) - 7 Mrz 2013

Version 8.2 aus Release 2013a enthält die folgenden Erweiterungen:

  • Support Vector Machines (SVMs) für binäre Klassifikation (vorher in Bioinformatics Toolbox)
  • Probabilistischer PCA und least-square Algorithmen zur Analyse der Hauptkomponenten mit fehlenden Daten
  • Anderson-Darling-Anpassungstests
  • Verbesserung der Leistung bei Entscheidungsbäumen und kategorische Prädiktoren mit vielen Ebenen
  • Gruppierungs- und Kernel-Dichte Optionen in scatterhist Funktion

Ausführliche Details hierzu finden Sie in den Release Notes.

R2012b (Version 8.1) - 11 Sep 2012

Version 8.1 aus Release 2012b enthält die folgenden Erweiterungen:

  • Boosting-Algorithmen für ungleichmäßige Daten, dünnbesetzte Ensembles und Multiclass-Boosting mit automatischem Beenden
  • Burr-Verteilung zum Ausdrücken einer großen Spanne an Verteilungsformen, wobei eine einzige funktionale Form für die Verteilungsdichte beibehalten wird
  • Datenimport in einen Dataset-Array mit dem MATLAB Import Tool
  • Verbesserungen der Hauptkomponentenanalyse bei der Handhabung von NaN als fehlende Daten, gewichtete PCA und Auswahl zwischen EIG oder SVD als zugrunde liegendem Algorithmus
  • Beschleunigung des K-means-Clustering mithilfe der Parallel Computing Toolbox

Ausführliche Details hierzu finden Sie in den Release Notes.

R2012a (Version 8.0) - 1 Mrz 2012

Version 8.0 aus Release 2012a enthält die folgenden Erweiterungen:

  • Verbesserte Oberfläche für Anpassung, Prognose und grafische Darstellung mit linearer, allgemeiner linearer und nichtlinearer Regression
  • Anzeigen, Bearbeiten und Darstellen von Datensatz-Arrays im MATLAB Variable Editor
  • Regularisierung und Shrinkage für logistische Regression und andere allgemeine lineare Modelle
  • k-Nearest Neighbor-Klassifizierung
  • Zufällige Subspace-Gruppierungen zur Reduzierung der Datendimensionalität, zum Arbeiten mit fehlenden Daten und zur Schätzung der Bedeutung von Prädiktoren
  • Lineare Diskriminanzanalyse mit Regularisierung der Kovarianzmatrix und Schwellwertverfahren für Prädiktorunterschiede

Ausführliche Details hierzu finden Sie in den Release Notes.