将数据拆分为不同组并计算统计量

加载从 100 位患者收集的样本数据。

将 Gender 和 SelfAssessedHealthStatus 转换为分类数组。

使用 Smoker 变量将患者划分为非吸烟者和吸烟者。计算每个组的平均体重。

findgroups 函数会返回 G（从 Smoker 创建的组数目向量）。splitapply 函数会使用 G 将 Weight 分为两个组。splitapply 会将 mean 函数应用于每个组并将平均体重串联到向量中。

findgroups 会返回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 Smoker 包含逻辑值。第一组中的患者是非吸烟者，第二组中的患者是吸烟者。

按吸烟者的性别和状态划分患者体重，并计算平均体重。

跨 Gender 和 Smoker 的唯一组合可确定四组患者：女性非吸烟者、女性吸烟者、男性非吸烟者和男性吸烟者。将这四个组及其平均体重汇总在一个表中。

T.gender 包含分类值，而 T.smoker 包含逻辑值。这些表变量的数据类型分别与 Gender 和 Smoker 的数据类型一致。

为四组患者计算体重指数 (BMI)。定义一个函数，该函数采用 Height 和 Weight 作为其两个输入参数，并计算 BMI。

计算将其健康状态报告为 Poor 或 Fair 的患者百分比。首先，使用 splitapply 统计每个组中的患者数：女性非吸烟者、女性吸烟者、男性非吸烟者和男性吸烟者。然后，使用 S 和 G 上的逻辑索引，仅统计其健康状况报告为 Poor 或 Fair 的那些患者。根据这两组计数，计算每个组的百分比。

比较健康状况报告为 Poor 或 Fair 的那些患者在 Diastolic 读数中的标准差，以及健康状况报告为 Good 或 Excellent 的那些患者的相应标准差。

在表中收集结果。在这些患者中，健康状况报告为 Poor 或 Fair 的女性非吸烟者的血压读数差别最大。