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Anderson-Darling k样本检验程序:检测k个抽样总体的一致性-MATLAB开发

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简介:
本项目提供MATLAB实现的Anderson-Darling k样本检验程序,用于评估来自同一分布的k个独立样本间的差异一致性。 Anderson 和 Darling 在1952年及1954年提出了拟合优度统计方法,用于检验随机样本是否来自具有特定分布函数的连续总体假设。这一方法是对Kolmogorov-Smirnov(KS)测试的一种改进,在尾部赋予了更高的权重。双样本版本则由Darling在1957年提出,并且Pettitt于1976年对其进行了深入研究。Scholz 和 Stephens 在1987年引入了Anderson-Darling k 样本检验,这是两样本 Anderson-Darling 检验的扩展形式。 这是一种非参数统计程序(即秩检验),只需要假设抽取的独立数据样本确实是从各自的连续总体中随机取得即可。这一测试旨在验证从两个或多个不同来源抽样的独立数据集是否来自同一分布。因此,该测试可用于判断能否将来自于不同源头的数据合并在一起,因为它们被认为具有相同的基础分布。

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  • Anderson-Darling kk-MATLAB
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    本项目提供MATLAB实现的Anderson-Darling k样本检验程序,用于评估来自同一分布的k个独立样本间的差异一致性。 Anderson 和 Darling 在1952年及1954年提出了拟合优度统计方法,用于检验随机样本是否来自具有特定分布函数的连续总体假设。这一方法是对Kolmogorov-Smirnov(KS)测试的一种改进,在尾部赋予了更高的权重。双样本版本则由Darling在1957年提出,并且Pettitt于1976年对其进行了深入研究。Scholz 和 Stephens 在1987年引入了Anderson-Darling k 样本检验,这是两样本 Anderson-Darling 检验的扩展形式。 这是一种非参数统计程序(即秩检验),只需要假设抽取的独立数据样本确实是从各自的连续总体中随机取得即可。这一测试旨在验证从两个或多个不同来源抽样的独立数据集是否来自同一分布。因此,该测试可用于判断能否将来自于不同源头的数据合并在一起,因为它们被认为具有相同的基础分布。
  • M-KMatlab
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    本文章介绍了如何使用MATLAB编写实现M-K(Mann-Kendall)检验的代码。通过该程序,用户可以便捷地进行时间序列数据的趋势分析。 M-K趋势检验适用于长时间序列的气象要素分析,并且经过验证是可用的。如果有需要案例数据的需求,可以私下发送。M-K趋势检验可用于长时间序列的气象要素检验,亲测有效,如有需求可私下发案例数据。
  • M-K MATLAB代码_M-K趋势_
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    本MATLAB代码实现Mann-Kendall (M-K)检验,用于分析时间序列数据的趋势显著性。适用于环境科学、气象学等领域数据分析。 **M-K检验(Mann-Kendall趋势测试)** Mann-Kendall趋势检验是一种非参数统计方法,主要用于检测时间序列数据中的趋势变化。这种方法不依赖于特定的数据分布类型,因此适用于各种不同类型的数据集,包括非正态分布或含有异常值的情况。在气候变化研究、环境科学和经济学等领域中,M-K检验被广泛应用于分析是否存在上升或者下降的趋势。 **MATLAB实现M-K检验** 在MATLAB环境中进行M-K趋势测试可以通过编写自定义函数或是使用第三方工具箱来完成。尽管标准的MATLAB库没有内置的M-K检验功能,但可以根据其算法自行编译代码。这通常包括了如何执行具体的统计分析步骤以及数据处理的过程。 以下是M-K检验的基本流程: 1. **准备数据**:需要一个连续的时间序列作为输入,这些可以是年降雨量、气温等气候变化指标。 2. **计算秩次**:对每一对可能的数据进行比较,如果某一点的值高于另一点,则给它分配较高的序号。如果有重复数值的话,它们会被赋予平均的排序位置。 3. **S值的求解**:基于上述步骤中的排名结果来计算总的S值;正负的S值分别表示上升或下降的趋势强度。 4. **Z和P值的确定**:使用Mann-Kendall的标准统计量Z,该指标不受数据尺度的影响。通过这个标准化后的数值可以得出对应的概率(p)值,如果p小于0.05,则通常认为存在显著趋势变化。 5. **评估趋势**:根据得到的概率值来判断是否具有明显的变化方向;当P值低于设定的显著水平时(一般设为0.05),则拒绝零假设即认为有明显的上升或下降的趋势,否则接受原假定没有明确的方向性。 **MATLAB代码实现细节** 在相应的程序文件中可能会包括以下内容: - 数据导入:利用`textread`或者`csvread`函数来读取外部数据。 - 排序和计算秩次:对收集的数据进行排序并根据上述规则分配排名。 - 计算S值:基于给定的排名来进行具体的数值运算以得到最终的趋势指标(S)。 - 处理相同元素的影响:对于具有相等值的情况,需要特别处理来避免错误的结果输出。 - Z和P值计算及结果展示:通过M-K检验公式来求得Z值,并利用标准正态分布或`normcdf`函数获得概率值。最终将这些信息呈现出来以供分析。 这样的一种工具为研究气候数据的趋势变化提供了强有力的方法,同时借助MATLAB的实现手段也让科研人员和工程师能够更加便捷地评估他们的数据集是否显示出长期的变化趋势。
  • MATLABM-K
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    本程序实现MATLAB环境下的M-K(Mann-Kendall)秩次相关性检验,用于分析时间序列数据的趋势显著性,适用于水文、气候等领域数据分析。 使用MATLAB进行时间序列的突变和趋势检验比Excel更方便、省事,希望能有所帮助。
  • SPSS非参数K独立(Kruskal-Wallis)案例分析.pdf
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    本PDF文件详细介绍了如何使用SPSS软件进行Kruskal-Wallis检验,一种适用于比较三个或以上独立样本位置参数的非参数统计方法。通过具体案例展示数据分析步骤与结果解读,帮助读者掌握其实用技巧和应用场景。 SPSS非参数检验中的K多个独立样本检验(Kruskal-Wallis检验)案例解析.pdf 这段文字已经按照要求去除了所有不必要的联系信息,并保持了原文的核心内容不变。文档主要讲解如何使用SPSS进行Kruskal-Wallis检验,这是一种用于比较三个或更多独立组的非参数统计方法。
  • Twostone: 单值下t - MATLAB
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    Twostone是一款MATLAB工具箱,用于执行单一观测值条件下的双样本t检验,适用于小样本量的数据对比分析。 当其中一个样本只有一个观察值时,这个 m 文件执行双样本学生 t 检验。输入参数包括:x - 样本之一的矢量数据;y - 另一个样本的一个数据点;alpha - 显著性水平(默认为 0.05)。输出结果是学生 t 检验的完整表格。
  • Cramer-von Mises :单拟合优度 - MATLAB
    优质
    这段MATLAB代码实现了一种统计方法——Cramer-von Mises检验,用于评估单一数据样本与假设分布之间的拟合程度。此工具为研究者提供了一个强大而灵活的方式,以非参数手段检查模型适用性。 Cramer-von Mises 测试使用 Csörgo & Faraway (1996) 的方法来检验单个样本的拟合优度,该方法提供了精确和渐近分布。
  • MATLAB矩阵
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    本程序用于在MATLAB环境中执行矩阵一致性检验,确保数据集满足分析要求,提高计算结果准确性。 可以直接输入矩阵来输出特征值和特征向量,并判断它们是否一致。
  • Weibull 拟合优势:Anderson-Darling、卡方及图形方法
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    本文探讨了三种评估Weibull分布拟合度的方法——Anderson-Darling检验、卡方检验和图形化评估,分析其独特优势。 Weibull 拟合测试的三个优点包括 Anderson-Darling 测试、卡方检验以及图形方法。
  • 来自 Gamma 和 Wishart :使用 MATLAB 试及-matlab
    优质
    本项目利用MATLAB进行Gamma和Wishart分布的随机数生成与统计测试,适用于科研与工程中概率模型的应用与验证。 一个简单的脚本用于从不同参数的伽马分布和Wishart分布中测试并抽取样本。