clc;
clear all;

pkg load statistics % ez egy szükséges csomag, hogy NaN-t is tartalmazó tömbökkel lehessen műveleteket végezni
			% nanmean(), nansum(), nanstd(), nanmin(), nanmax()

	% letöltés:
	% http://octave.sourceforge.net/packages.php -> statistics
	
	% telepítés (Octave-on belül): 
	%	http://www.gnu.org/software/octave/doc/interpreter/Installing-and-Removing-Packages.html
	% pkg install statistics-1.2.3.tar.gz

	% betöltés (ha használni akarjuk és újraindítottuk az Octave-ot):
	% pkg load statistics


% kerekítés:
	fel=ceil(2.01)
	le=floor(4.99)
	iranyba1=round(2.01)
	iranyba2=round(4.99)

% MINIMUM
RR=rand(8,3);
	minimum=min(RR)
	min(RR,[],1) % mátrix esetén mindkettő sorvektot ad az oszloponkénti minimális értékkel
	min(RR,[],2) % oszlopvektor a soronkénti minimumokkal
	min(min(RR)) % a mátrix minimális értéke

% MAXIMUM
	maximum=max(RR) % minden ugyanúgy működik, mint a minimumnál

% ÁTLAG
	atlag=mean(RR)
    	mean(RR,1) % sorvektot ad az oszloponkénti átlagos értékkel
    	mean(RR,2) % oszlopvektor soronkénti átlaggal
    	mean(mean(RR)) % ROSSZ!! ha vannak a tömbben NaN-ok a hiányzó elemek jelölésére, akkor ez már hibás eedményt ad

	% nézzük meg a különbséget, ha a mátrixban NaN-ok is vannak
    	RR2=RR;
 		RR2(1,3)=NaN;
        	RR2(3,2)=NaN;
        	RR2(3,3)=NaN;
		RR2(5,2)=NaN;
		RR2(7,1)=NaN;
		RR2(8,1)=NaN;
		RR2(8,2)=NaN;
	nanmean(nanmean(RR2))
    
	rr=reshape(RR2,1,numel(RR2));
	nanmean(rr)

% SZÓRÁS
	szoras=std(RR)
	std(RR,0)
	std(RR,0,1) % tapasztalati szórás oszloponként, sorvektorba
	std(RR,1) % normális eloszlású szórás oszloponként
	std(RR,1,2) % normális eo., soronként
	std(std(RR,1),1) % teljes mátrix norm.eo. szórása
			% DE ha NaN is van a mátrixban, akkor nanstd()-t kell használni + reshape()-t

% ÖSSZEG
	osszeg=sum(RR)
	sum(RR,1) % oszloponként
	sum(RR,2) % soronként


