Mittelwerte einer Spalte in Matrix blockweise berechnen

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Mr.Burns

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Verfasst am: 05.04.2011, 14:13 Titel: Mittelwerte einer Spalte in Matrix blockweise berechnen

Hallo liebes goMatlab-Forum,

ich habe folgendes Problem:

gegeben ist eine Matrix mit drei Spalten (Januar, Februar, Dezember). Ich möchte nun den Mittelwert und die Standardabweichung von allen drei Spalten berechnen.
Aber nicht von der gesamten Spalte (ins. 664.610 Zeilen), sprich

Code:

Mittelwert_Januar = mean(Januar(~isnan(Januar)))

Funktion ohne Link?

sondern von den Zeilen 1-205, 206-410, 411-515,....; also immer von 205er-Blöcken
Zu sagen wäre noch, dass sich auch NaNs in den Spalten befinden, weswegen ich diese ignorieren will.
Ich möchte also am Ende 3242 Mittelwerte und Standardabweichungen bekommen.

Mein Versuch sieht bis jetzt so aus:

Code:

for i=1:3240
a = mean(~isnan(Januar(1+(i-1)*205:205+(i-1)*205)))
end

Funktion ohne Link?

Matlab (2009b) macht auch was und gibt mir 3242 mal einen a-Wert, aber der ist immer NaN.

Das kann man ja dann äquivalent mit Februar und Dezember machen und ebenso für die Standardabweichung.
Hat da jemand Verbesserungsvorschläge???

Liebe Grüße
Monty Burns

Gast


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Verfasst am: 05.04.2011, 15:55 Titel:

Hallo,

was wirklich elegantes fällt mir nicht ein,
aber mit ner Schleife sollte es so funktionieren:

Code:

for i=1:3242
temp=Januar(1+(i-1)*205:205+(i-1)*205):
temp(isnan(temp))=[];
a(i)=mean(temp);
end

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Ajax

Forum-Century


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Verfasst am: 05.04.2011, 17:03 Titel:

Um die Schleife zu umgehen, würde ich die Matrix mit reshape() in die 3242 Zeilen umsortieren und anschließend mean() zeilenweise anwenden.

mfg

Gast


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Verfasst am: 05.04.2011, 19:02 Titel:

Das löst nicht das NaN Problem.

denny

Supporter


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Verfasst am: 05.04.2011, 19:54 Titel:

Hallo

Wenn du Statistik Toolbox hast, dann kannst du dazu NANMEAN verwenden

sonst brauchst du eine FOR Schleife

Code:

step = 205;
size_mon = length(Januar);
[X, Y] = meshgrid((1:step),1: size_mon /step);
pos = sub2ind(size(X'),X,Y)';
% wenn du Statistik TBX hast:
res = nanmean(Januar(pos));
% sonst so
res = zeros(1,size(pos,2))
for k=1:size(pos,2)
nanpos = isnan(Januar(pos(:,k)));
res(k)=mean(Januar(pos(~nanpos,k)));
end

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