将数据分组并计算统计数据
该示例演示如何从patients.mat数据文件分组。然后，它展示了如何计算患者组的平均体重和体重指数，以及血压读数的差异。它还展示了如何在表中总结结果。
加载患者数据
负载从100例患者收集的样本数据。
负载病人
转换性别而且SelfAssessedHealthStatus到分类数组。
性别=绝对的(性别);SelfAssessedHealthStatus = category (SelfAssessedHealthStatus);谁
名称大小字节类别属性年龄100x1 800双舒张压100x1 800双性别100x1 346分类身高100x1 800双LastName 100x1 12416 cell位置100x1 15008 cell SelfAssessedHealthStatus 100x1 592分类吸烟者100x1 100逻辑收缩压100x1 800双体重100x1 800双
计算平均权重
将患者分成非吸烟者和吸烟者吸烟者变量。计算每组的平均权重。
[G，吸烟者]= findgroups(吸烟者);meanWeight = splitapply(@mean,Weight,G)
meanWeight =2×1149.9091 - 161.9412
的findgroups函数返回G中创建的组号向量吸烟者．的splitapply函数使用G分裂重量分成两组。splitapply应用的意思是函数到每一组，并将平均权重连接到一个向量。
findgroups返回一个组标识符向量作为第二个输出参数。组标识符是逻辑值，因为吸烟者包含逻辑值。第一组患者为非吸烟者，第二组患者为吸烟者。
吸烟者
吸烟者=2x1逻辑阵列0 1
将患者的体重按性别和吸烟者的身份划分，计算平均体重。
G = findgroups(性别，吸烟者);meanWeight = splitapply(@mean,Weight,G)
meanWeight =4×1130.3250 130.9231 180.0385 181.1429
独特的组合性别而且吸烟者确定四组患者:女性不吸烟，女性吸烟，男性不吸烟，男性吸烟。在表格中总结四组和他们的平均权重。
[G，性别，吸烟者]= findgroups(性别，吸烟者);T =表(性别，吸烟者，平均体重)
T =4×3表性别吸烟者平均体重______ ______ __________女假130.32女真130.92男假180.04男真181.14
T.gender包含类别值和T.smoker包含逻辑值。的数据类型与表变量的数据类型匹配性别而且吸烟者分别。
计算四组患者的体重指数(BMI)。定义一个函数高度而且重量作为它的两个输入参数，然后计算出BMI。
meanBMIfcn = @(h,w)mean((w ./ (h.^2)) * 703);BMI = splitapply(meanBMIfcn，身高，体重，G)
体重指数=4×121.6721 21.6686 26.5775 26.4584
根据自我报告对患者进行分组
计算报告自己的健康状况为其中之一的患者的比例可怜的或公平．首先,使用splitapply统计每组患者人数:女性不吸烟，女性吸烟，男性不吸烟，男性吸烟。然后，只计算那些报告自己健康状况的患者可怜的或公平，使用逻辑索引年代而且G．从这两组计数中，计算每组的分数。
[G，性别，吸烟者]= findgroups(性别，吸烟者);S = SelfAssessedHealthStatus;I = ismember(S，{)“可怜的”，“公平”});numPatients = splitapply(@numel,S,G);numPF = splitapply(@numel,S(I)，G(I));numPF. / numPatients
ans =4×10.2500 0.3846 0.3077 0.1429
的标准差比较舒张压那些报告的病人的读数可怜的或公平健康状况，以及那些报告的病人好或优秀的健康。
stdDiastolicPF = splitapply(@std,Diastolic(I)，G(I));stdDiastolicGE = splitapply(@std,Diastolic(~I)，G(~I));
在表格中收集结果。对于这些患者，报告的女性非吸烟者可怜的或公平健康方面的血压读数变化最大。
T =表(性别，吸烟者，numPatients,numPF,stdDiastolicPF,stdDiastolicGE,BMI)
T =表4×7性别吸烟者numPatients numPF stdDiastolicPF stdDiastolicGE BMI ____________ ___________ _____ ______________ ______________ ______女假40 10 6.8872 3.9012 21.672女真13 5 5.4129 5.0409 21.669男假26 8 4.2678 4.8159 26.578男真21 3 5.6862 5.258 26.458
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