Matlab忽略矩阵中的NaN

Question

我有一个包含时间序列的双精度矩阵（X）。当缺少值时，一些观察值设置为NaN。我想计算每列的标准偏差以获得每列的标准偏差值。由于我有NaN混入，简单的std(X)将不起作用，如果我尝试std(X(~isnan(X))我最终得到整个矩阵的标准开发，而不是每列一个。

有没有一种方法可以简单地省略沿着第一个昏暗的std dev计算的NaN而不诉诸循环？

请注意，我只想忽略个别值，而不是整个行或列，以防NaN。显然，我不能将NaN设置为零或任何其他值，因为这会影响计算。

Answer 1

看看nanstd（统计工具箱）。

想法是使用nanmean将数据居中，然后用零代替NaN，最后计算标准偏差。

请参阅下面的nanmean。

% maximum admissible fraction of missing values 
    max_miss = 0.6; 

    [m,n] = size(x); 

    % replace NaNs with zeros. 
    inan = find(isnan(x)); 
    x(inan) = zeros(size(inan)); 

    % determine number of available observations on each variable 
    [i,j] = ind2sub([m,n], inan);  % subscripts of missing entries 
    nans = sparse(i,j,1,m,n);  % indicator matrix for missing values 
    nobs = m - sum(nans); 

    % set nobs to NaN when there are too few entries to form robust average 
    minobs = m * (1 - max_miss); 
    k  = find(nobs < minobs); 
    nobs(k) = NaN; 

    mx  = sum(x) ./ nobs; 

请参阅下面的nanstd。

flag = 1; % default: normalize by nobs-1 

    % center data 
    xc  = x - repmat(mx, m, 1); 

    % replace NaNs with zeros in centered data matrix 
    xc(inan) = zeros(size(inan)); 

    % standard deviation 
    sx  = sqrt(sum(conj(xc).*xc) ./ (nobs-flag));