% GRPSTATS グループ毎の統計量
%
%   MEANS = GRPSTATS(X,GROUP) は、X の各列の GROUP 毎の MEANS を出力します。
%   X は、観測行列です。GROUP は、ベクトル、文字配列、または文字列のセル
%   配列として定義されるグループ化変数です。GROUP は、グループ化変数の値の
%   それぞれの固有の結合によって X 内の値を ({G1 G2 G3} のように) グループ化
%   するために 様々なグループ化変数のセル配列にすることもできます。GROUP を
%   [] にするか、省略して、グループ化をせずに全体の標本の平均を計算する
%   ことができます。単一のグループ化変数がある場合、グループは、(GROUP が文字の
%   場合は) 現れる順に、(GROUP が数値の場合は) 数値の順に並び替えられます。
% 
%   GRPSTATS(X,GROUP,ALPHA) は、各平均に関する 100(1 - ALPHA)% の信頼区間を
%   もつインデックスに対する平均のプロットを表示します。
%
%   [A,B,...] = GRPSTATS(X,GROUP,WHICHSTATS) は、WHICHSTATS 内で指定された
%   統計量を返します。WHICHSTATS は、単一の関数ハンドルや関数名、または、
%   複数の関数ハンドルや関数名を含むセル配列になります。出力 (A,B,...) の
%   数は、WHICHSTATS 内の関数ハンドルと関数名の数と一致しなければなりません。
%   名前はつぎの中から選べます。
%
%      'mean'     平均
%      'sem'      平均の標準誤差
%      'numel'    カウント、または要素数
%      'gname'    グループ名
%      'std'      標準偏差
%      'var'      分散
%      'meanci'   平均に対する 95% の信頼区間
%      'predci'   新規の観測に対する 95% の予測区間
%
%   WHICHSTATS に含まれる各関数は、データのベクトルを受け入れ、データに
%   対する記述的統計を計算しなければなりません。たとえば、@median と
%   @skewness は、適切な関数です。出力のサイズは、NGROUPS×NVALS です。
%   ここで、NGROUPS はグループ数で、NVALS は単一のグループに対する関数
%   で返された値の数です。関数は、データの行列も受け入れ、列毎に統計量を
%   計算します。この場合、出力のサイズは、NGROUPS×NCOLS×NVALS となり、
%   ここで、NCOLS は X の列数です。
%
%   [...] = GRPSTATS(X,GROUP,WHICHSTATS,ALPHA) は、'meanci' と 'predci' 
%   オプションに対し、100(1-ALPHA)% として信頼レベルを指定します。これは
%   プロットを表示しません。
%
%   例:  
%      load carsmall
%      [m,p,g] = grpstats(Weight,Model_Year,{'mean','predci','gname'})
%      n = length(m)
%      errorbar((1:n)',m,p(:,2)-m)
%      set(gca,'xtick',1:n,'xticklabel',g)
%      title('95% prediction intervals for mean weight by year')
%
%   参考 GSCATTER, GRP2IDX.


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