matlab - matlab中具有nan值的z得分（矢量化）

Question

我正在尝试计算具有许多 nan 值的 5000 行向量的 zscore。我必须计算很多次，所以我不想使用循环，我希望找到一个矢量化的解决方案。

循环解决方案：

for i = 1:end
   vec(i,1) = (val(i,1) - nanmean(:,1))/nanstd(:,1)
end

部分矢量化解决方案：

zscore(vec(find(isnan(vec(1:end) == 0))))

但这会返回一个向量，其长度为原始向量减去 nan 值。因此它与原始大小不同。

我想计算向量的 zscore，然后在单词之后插入缺失的数据。我必须这样做 100 次，因此我正在寻找一种快速矢量化方法。

score 1 · Accepted Answer

这是一个矢量化解决方案：

% 用 s 生成一些示例数据NaN。

val = reshape(magic(4), 16, 1);
val(10) = NaN;
val(17) = NaN;

这是代码：

valWithoutNaNs = val(~isnan(val));
valMean = mean(valWithoutNaNs);
valSD = std(valWithoutNaNs);
valZscore = (val-valMean)/valSD;

然后列向量valZscore包含偏差（Z 分数），并且具有原始测量数据中的值NaN。NaNval

score 1 · Accepted Answer

抱歉，这个答案晚了 6 个月，但对于遇到此线程的其他人：

接受的答案并没有完全矢量化，因为它没有做真实zscore做的那么漂亮：也就是说，沿着矩阵的特定维度做 zscores。

如果你想一次计算大量向量的 zscores，就像 OP 所说的那样，最好的解决方案是：

Z = bsxfun(@divide, bsxfun(@minus, X, nanmean(X)) , 
                   nanstd(X) );

要在任意维度上执行此操作，只需将维度放在nanmeanandnanstd中，其余的由 bsxfun 处理。

nanzscore = @(X,DIM) bsxfun(@divide, bsxfun(@minus, X, nanmean(X,DIM)), ...
                                     nanstd(X,DIM));

score 0 · Accepted Answer

0

匿名函数：

nanZ = @(xIn)(xIn-nanmean(xIn))/nanstd(xIn);

nanZ(vectorWithNans)

于 2013-04-23T21:44:58.620 回答

score 0 · Accepted Answer

以下匿名函数的矢量化版本（假设观察在行中，变量在列中）：

nanZ = @(xIn)(xIn-repmat(nanmean(xIn),size(xIn,1),1))./repmat(nanstd(xIn),size(xIn,1),1);
nanZ(matrixWithNans)

4 回答 4