Advertisement

邓恩检验：多重非参数比较的邓恩方法-MATLAB开发

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目提供了一种实现邓恩检验的方法，这是一种用于进行多重非参数比较的有效统计手段。通过MATLAB编程语言，用户可以方便地对实验数据进行分析，尤其是在需要评估多个样本间秩差异的情况下。该工具支持批量处理和结果可视化，适用于科研及数据分析领域专业人士使用。 Dunn 检验是 Holm-Sidak 多重 t 检验的一种非参数替代方法。当您使用 Kruskal-Wallis 检验确定各组间存在差异后，由于总体误差大于 alpha（根据邦费罗尼不等式），不能直接对每一对进行 KWtest。而通过 Dunn 的测试，则可以利用多重比较来突出显示具体哪些组之间存在显著差异。该算法需要使用统计工具箱。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 邓恩检验：多重非参数比较的邓恩方法-MATLAB开发
    优质
    本项目提供了一种实现邓恩检验的方法，这是一种用于进行多重非参数比较的有效统计手段。通过MATLAB编程语言，用户可以方便地对实验数据进行分析，尤其是在需要评估多个样本间秩差异的情况下。该工具支持批量处理和结果可视化，适用于科研及数据分析领域专业人士使用。 Dunn 检验是 Holm-Sidak 多重 t 检验的一种非参数替代方法。当您使用 Kruskal-Wallis 检验确定各组间存在差异后，由于总体误差大于 alpha（根据邦费罗尼不等式），不能直接对每一对进行 KWtest。而通过 Dunn 的测试，则可以利用多重比较来突出显示具体哪些组之间存在显著差异。该算法需要使用统计工具箱。
     
  • Holm-Sidak t 检验：多重比较的应用 - MATLAB开发
    优质
    本项目介绍并实现了Holm-Sidak t检验方法，用于在MATLAB中进行多重比较校正，有效控制假阳性的发现率。适合需要同时比较多个样本均值的研究者使用。 Student t 检验仅适用于比较两组数据。如果有 k 个组，则不能对每一对使用 t 检验，因为在每次检验都设定 alpha=0.05 的情况下，当实际上没有差异时，找到差异的概率会达到 k*0.05（根据邦费罗尼不等式）。Holm-Sidak 检验是一种逐步递减的拒绝方法，在此过程中按照 p 值从低到高的顺序对一组零假设应用接受或拒绝的标准。每次比较都依据 Sidak 校正来设置 Bonferroni 不等式的 alpha 值。由于这个函数使用 TCDF 函数，所以需要 Statistics Toolbox 的支持。
     
  • MATLAB函数快速参考手册-邓薇
    优质
    《MATLAB函数快速参考手册》由邓薇编著，本书为读者提供了全面且精炼的MATLAB函数列表和使用指南，适合编程初学者及科研人员查阅学习。 《MATLAB函数速查手册》以MATLAB函数基础为核心内容，并结合大量实例进行讲解，适合初学者及具有一定经验的MATLAB使用者阅读。该书也可作为大专院校学生的参考书籍使用。书中涵盖了近500个函数，全面覆盖了MATLAB的各种应用领域；提供了功能索引和字母索引方便读者查询；每个函数都配有详细的实例说明以帮助理解。
     
  • Cox-Stuart 非参数趋势检验：Cox-Stuart 检验 - MATLAB开发
    优质
    这段MATLAB代码实现了Cox-Stuart非参数趋势检验，用于检测时间序列数据中的单调趋势。无需假设数据分布，适用于小样本和非正态数据集。 这段代码执行了一个版本的两尾Cox-Stuart检验。它针对趋势缺失的零假设进行替代测试向量V的趋势检测。如果在alpha显著性水平上拒绝原假设，则返回H = 1；否则，若未能在此显着性水平上拒绝原假设，则返回H = 0。
     
  • 邓俊辉（邓公）数据结构MOOC笔记.pdf
    优质
    这本PDF文档是基于邓俊辉教授在Coursera平台上开设的数据结构课程整理的学习笔记，包含了丰富的示例和习题解答。 我完成了清华大学邓俊辉教授的数据结构课程学习，并整理了相关笔记与大家分享。邓俊辉博士是清华大学的一位杰出教师，学生们亲切地称他为“邓公”。他曾荣获清华大学颁发的新百年教学成就奖以及“清韵烛光•我最喜爱的教师”称号，并多次被评为毕业生心目中的好老师。 在数据结构和算法领域拥有超过20年的授课经验，编著了广受好评的教学用书《数据结构（C++语言版）》。作为国内首批慕课教师之一，邓俊辉教授曾获得“清华慕课教师突出贡献奖”。他的《数据结构》在线课程于2015年入选全球MOOC排行榜前五十名，并且开设的算法类课程吸引了来自世界各地约30万学员参与学习。
     
  • 双哈恩矩函数-Dual-Hahn Moments: MATLAB开发
    优质
    双哈恩矩函数-Dual-Hahn Moments: MATLAB开发提供了在MATLAB环境中计算图像几何特征的一种新方法，利用Dual-Hahn矩进行图像分析与识别。 双哈恩矩函数是一种数学概念，在多项式理论与特殊函数领域有其特定的应用价值。它通常用于研究正交多项式的性质以及解决相关的数学问题。由于涉及较为复杂的数学结构，这种函数在学术界的研究中占据了一定的地位，并且对于深入理解相关领域的知识具有重要意义。
     
  • 多重比较的方差分析
    优质
    《多重比较的方差分析》是一篇探讨统计学中用于处理多个样本均值间差异显著性检验方法的文章。文中详细介绍了如何在进行方差分析后，进一步执行多重比较测试以识别特定组间的区别。 介绍几种常用的方差分析多重比较方法：LSD（最小显著差异法）、LSR（最小显著范围法）等等。
     
  • Matlab开发：基于Wilcoxon的两配对样本非参数检验
    优质
    本项目利用MATLAB实现基于Wilcoxon秩和检验的两配对样本非参数统计分析，适用于比较相关样本间差异，无需数据正态分布假设。 Wilcoxon 检验用于评估配对样本之间的差异，并是一个非参数检验方法。当差值小于15时，算法会计算精确的秩分布；否则它使用正态分布近似。现在，MatLab 函数 SIGNRANK 返回相同的 p 值。然而，这个 Wilcoxon 函数提供了更详细的输出结果（这是发表论文所需的内容）。语法为：STATS=WILCOXON(X1,X2,PLTS)。 输入参数包括： - X1 和 X2 - 数据向量。 - ALPHA - 显著性水平，默认值为0.05。 - PLTS - 如果您不想 (设置为 0) 或想要 (设置为 1) 查看绘图，则可以设定该标志输出。 输出结果会根据使用的分布有所不同： - 当使用精确等级分布时，返回 W 值和 p 值。 - 使用正态分布近似时，提供 W 值、Z 值、标准差（平均值为 0）及相应的 p 值。如果指定了 STATS nargout，则结果将存储在 STATS 结构中。 示例： X1=[77, 79, 79, 80, 80, 81, 81, 81, 81]
     
  • Spearmans Rho测试：非参数趋势检验-Spearmans Rho matlab开发
    优质
    本项目提供了Spearmans Rho测试的Matlab实现代码，适用于进行非参数统计中的趋势分析和相关性研究。 这段代码执行 Spearman 的 rho 测试。它针对趋势的替代测试向量 V 中趋势缺失的零假设。如果在 alpha 显著性水平上拒绝原假设，则测试结果返回 Td = 1 表示正趋势，Td = -1 表示负趋势；若未能在该显著性水平上拒绝原假设，则返回 Td = 0。
     
  • Python 多个参数非空验证方法
    优质
    本文介绍了如何在Python中实现对多个函数参数进行非空验证的方法，确保程序健壮性和稳定性。 在实际开发过程中经常需要对前端传递的多个参数进行非空校验。可以使用Python提供的`all()`函数来实现这一功能： ```python if not all([arg1, arg2, arg3]): # 当所有传入的参数都不为空时，all() 函数返回 True。 return jsonify(errno=RET.PARAMERR, errmsg=参数不完整！) ``` 以上就是如何使用Python进行多个参数非空校验的方法。希望这能对大家有所帮助。