Statistics Toolbox

Nuevas capacidades

R2014a (Versión 9.0)

Publicado: 6 mar 2014

La versión 9.0, que forma parte de la versión 2014a, incluye las mejoras siguientes:

  • Modelado de medidas repetidas para datos con varias mediciones por sujeto
  • Función fitcsvm para un rendimiento mejorado de las máquinas de vectores de soporte (SVM) destinadas a la clasificación binaria
  • Métodos evalclusters para ampliar el número de clusters y el número de simulaciones de criterio gap
  • Salida de valor p de la función multcompare
  • Las funciones mnrfit, lassoglm y fitglm aceptan variables categóricas como respuestas
  • Las funciones aceptan entradas de table como alternativa a entradas de dataset array
  • Las propiedades de modelo y funciones devuelven table en lugar de un dataset array

Consulte el comunicado sobre la nueva versión para obtener más detalles.

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Versiones Anteriores

R2013b (Versión 8.3) - 5 sep 2013

La versión 8.3, que forma parte de la versión 2013b, incluye las mejoras siguientes:

  • Modelos de efectos mixtos lineales
  • Generación de código para las funciones de estadísticas descriptivas y distribución de probabilidades (mediante el uso de MATLAB Coder)
  • Función evaluatecluster para estimar la cantidad óptima de clusters en los datos
  • Función mvregress que ahora acepta una matriz de diseño incluso si Y tiene varias columnas
  • Cálculos de probabilidades de cola superior para funciones de distribución acumulativa

Consulte el comunicado sobre la nueva versión para obtener más detalles.

R2013a (Versión 8.2) - 7 mar 2013

La versión 8.2, que forma parte de la versión 2013a, incluye las mejoras siguientes:

  • Máquinas de vectores de soporte (SVM) para la clasificación binaria (anteriormente en Bioinformatics Toolbox)
  • Algoritmos probabilísticos de análisis de componentes principales (PCA) y mínimos cuadrados alternantes para el análisis de los componentes principales con datos ausentes
  • Prueba de bondad de ajuste de Anderson-Darling
  • Mejoras en el rendimiento del árbol de decisión y los predictores categóricos con muchos niveles
  • Opciones de agrupación y densidad de kernel en la función scatterhist

Consulte el comunicado sobre la nueva versión para obtener más detalles.

R2012b (Versión 8.1) - 11 sep 2012

La versión 8.1, que forma parte de la versión 2012b, incluye las mejoras siguientes:

  • Algoritmos de potenciación para datos no compensados, conjuntos dispersos y potenciación multiclase con autoterminación
  • Distribución de Burr para expresar una amplia gama de formas de distribución conservando una única forma funcional para la densidad
  • Importación de datos a un dataset array con la herramienta de importación de MATLAB
  • Mejoras en el análisis de los componentes principales para gestionar NaN como datos ausentes, PCA ponderado y elección entre EIG o SVD como algoritmo subyacente
  • Aceleración de agrupación de k-medias mediante Parallel Computing Toolbox

Consulte el comunicado sobre la nueva versión para obtener más detalles.

R2012a (Versión 8.0) - 1 mar 2012

La versión 8.0, que forma parte de la versión 2012a, incluye las mejoras siguientes:

  • Interfaz mejorada para el ajuste, la predicción y el trazado con regresión lineal, lineal generalizada y no lineal
  • Visualización, edición y trazado de matrices de conjuntos de datos en el editor de variables de MATLAB
  • Regularización y reducción para la regresión logística y otros modelos lineales generalizados
  • Clasificación mediante algoritmo k-nn
  • Conjuntos de subespacios aleatorios para la reducción de la dimensionalidad de datos, el trabajo con datos incompletos y la estimación de la importancia de los predictores
  • Análisis discriminante lineal con regularización de la matriz de covariancia y la creación de umbrales de diferencias de predictores

Consulte el comunicado sobre la nueva versión para obtener más detalles.