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【Matlab代码】Wilcoxon：两组配对样本的非参数检验

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简介：
本资源提供了一段使用MATLAB编写的代码，用于执行Wilcoxon符号秩检验，以比较两组配对样本之间的差异，无需假设数据分布。 【Matlab代码】Wilcoxon：用于两个配对样本的非参数 Wilcoxon 检验。

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  • 【Matlab代码】Wilcoxon：两组配对样本的非参数检验
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    本资源提供了一段使用MATLAB编写的代码，用于执行Wilcoxon符号秩检验，以比较两组配对样本之间的差异，无需假设数据分布。 【Matlab代码】Wilcoxon：用于两个配对样本的非参数 Wilcoxon 检验。
     
  • Matlab开发：基于Wilcoxon的两配对样本非参数检验
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    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]
     
  • MWWTest：两组未配对的Mann-Whitney-Wilcoxon非参数检验-MATLAB开发
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    MWWTest是一款用于执行Mann-Whitney-Wilcoxon（MWW）非参数检验的MATLAB工具，适用于比较两组独立样本的中心趋势差异。 该文件执行非参数 Mann-Whitney-Wilcoxon 检验来评估两组独立样本之间的差异。如果组合数少于20,000，则算法计算出准确的秩分布；否则，它使用正态分布进行近似处理。此测试的结果与MatLab中的RANKSUM函数有所不同，并提供了更多的输出信息。此外，该检验还有一个替代公式，用于得出通常以U表示的统计量值。同时还会计算U统计量。 语法：STATS = MWWTEST(X1, X2) 输入： - X1 和 X2 - 数据向量 输出： - 使用精确等级分布时的T和U值及p值。 - T、U值，平均数，标准差，Z值以及使用正态分布计算出的p值。 如果指定了STATS作为nargout参数，则结果会被存储在STATS中结构体变量里。 示例： X1 = [181 183 170 173 174 179 172 175 178 176 158 179 180 172 177]； X2 = [168, 165, 163]；
     
  • 配对 Wilcoxon 符号秩检验在人工数据上的特性研究 - MATLAB开发
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    本项目通过MATLAB开发，探讨了Wilcoxon符号秩检验在不同类型的人工数据集中的统计性能和适用性。 此脚本用于研究对从具有不同上端点的连续均匀分布生成的人工数据进行配对 Wilcoxon 符号秩检验的属性。 模型参数在“实验参数初始化”部分定义并描述。 该脚本会产生三个伪彩色图，分别是： - Wilcoxon 符号秩检验 P 值与 N 和 MU2 的关系； - 根据 N 和 MU2 对 Number_of_Exprs 实验进行 Wilcoxon 符号秩检验的平均 P 值； - 根据 N 和 MU2 对 Number_of_Exprs 实验进行 Wilcoxon 符号秩检验的实际功效。
     
  • 双样本Z、双样本T及配对T检验中的假设检验与样本数量分析.pptx
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    本PPT详细探讨了统计学中常用的三种假设检验方法——双样本Z检验、双样本T检验和配对T检验，深入剖析其应用条件，并结合实例说明如何根据研究需求确定适当的样本量。 假设检验与样本数量分析——双样本Z、双样本T、配对T检验的介绍PPT。该文档涵盖了关于双样本Z检验、双样本T检验以及配对T检验的相关内容。
     
  • 两样本Cramer-von Mises假设检验：一种非参数方法，判断独立样本是否来自相同分布 - MATLAB开发
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    本MATLAB项目提供了一种基于Cramer-von Mises统计量的非参数方法，用于评估两个独立样本是否可能源自同一未知分布。 这段内容受到 MATLAB 统计工具箱中的 kstest2 函数的启发，并适用于中到大样本量的数据分析。详情请参考代码中的相关引用。
     
  • SPSS非参数检验之K个独立样本（Kruskal-Wallis检验）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。
     
  • Cox-Stuart 非参数趋势检验：Cox-Stuart 检验 - MATLAB开发
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    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。
     
  • SPSS中两个独立样本的T检验
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    本文将介绍如何使用SPSS软件进行两个独立样本的T检验，分析两组数据之间的平均值差异，并解释其统计学意义。 t检验的过程是对两样本均值差别的显著性进行检验。然而，在执行t检验之前需要确定两个总体的方差是否相等；如果方差不相等，则计算出的t检验值会有所不同。
     
  • 带有全中文注释的Wilcoxon实验MATLAB代码
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    这段资料提供了一套完整的MATLAB代码用于执行Wilcoxon秩和检验，并附有详尽的中文注释以帮助学习者理解每一步骤的功能与实现。 提供进化算法的Wilcoxon实验代码，其中包括PSO和GWO的一些数据，已经亲测有效。这可以节省时间并有助于科研工作。