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计算Cohen的d效应大小:computeCohen_d(x1, x2, varargin)-matlab开发

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简介:
computeCohen_d是一款用于计算两组数据间Cohens d效应量的Matlab工具。通过输入两组样本x1和x2,此函数可评估两组间的差异程度,广泛应用于统计分析与实验设计中。 调用:d = computeCohen_d(x1, x2, varargin) 计算两个样本(向量)x1 和 x2 的平均值差异的“Cohens d”效应大小。 如果 x1 和 x2 是独立样本,使用默认参数计算;如果是配对样本,则需要指定: d = computeCohen_d(x1, x2, 独立); [默认] d = computeCohen_d(x1, x2, 配对); 根据 Cohen 和 Sawilowsky 的定义: - d = 0.01 表示很小的效果 - d = 0.20 表示小效应量 - d = 0.50 表示中等效果大小 - d = 0.80 表示大效应量 - d = 1.20 表示非常大的效应量 - d = 2.00 表示巨大的效应量

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  • CohendcomputeCohen_d(x1, x2, varargin)-matlab
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    computeCohen_d是一款用于计算两组数据间Cohens d效应量的Matlab工具。通过输入两组样本x1和x2,此函数可评估两组间的差异程度,广泛应用于统计分析与实验设计中。 调用:d = computeCohen_d(x1, x2, varargin) 计算两个样本(向量)x1 和 x2 的平均值差异的“Cohens d”效应大小。 如果 x1 和 x2 是独立样本,使用默认参数计算;如果是配对样本,则需要指定: d = computeCohen_d(x1, x2, 独立); [默认] d = computeCohen_d(x1, x2, 配对); 根据 Cohen 和 Sawilowsky 的定义: - d = 0.01 表示很小的效果 - d = 0.20 表示小效应量 - d = 0.50 表示中等效果大小 - d = 0.80 表示大效应量 - d = 1.20 表示非常大的效应量 - d = 2.00 表示巨大的效应量
  • 利用遗传法求解f=21.5+x1*sin(4*pi*x1)+x2*sin(20*pi*x2)
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    本研究采用遗传算法优化数学函数f=21.5+x1*sin(4πx1)+x2*sin(20πx2),旨在探索该模型在多维空间中的最大值,以期为复杂问题的求解提供新的视角和方法。 使用遗传算法来优化函数f=21.5+x1*sin(4*pi*x1)+x2*sin(20*pi*x2),以找到其最大值。
  • 利用作业遗传法求解Max f(x1,x2)=21.5+x1·sin(4πx1)+x2·sin(20πx2)问题
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    本研究采用作业遗传算法解决二维复杂函数优化问题,目标函数为Max f(x1, x2) = 21.5 + x1*sin(4πx1) + x2*sin(20πx2),通过该算法探索最优解。 最大化函数 f(x1, x2) = 21.5 + x1·sin(4πx1) + x2·sin(20πx2),受以下约束条件: -3.0 ≤ x1 ≤ 12.1 4.1 ≤ x2 ≤ 5.8
  • 利用遗传法求解目标函数F(s)=21.5+x1*sin(4*pi*x1)+x2*sin(20*pi*x2)极值问题
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    本研究运用遗传算法探讨并优化数学函数F(s),旨在找到该特定形式的目标函数在多维空间中的最大或最小值,通过模拟自然选择机制高效搜索解空间。 使用遗传算法求解目标函数F(s)=21.5+x1*sin(4πx1)+x2*sin(20πx2)的最值,并采用了精英保留策略,结果准确无误。这是人工智能课程设计的一部分,完全原创,在MATLAB上调试通过。
  • nccreatewrite(varargin): 创建 NC 文件 - MATLAB
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    本MATLAB工具用于创建NC文件,支持灵活的输入参数配置。通过varargin实现多样的功能扩展和定制化选项,适用于数控编程及制造流程自动化需求。 功能: 使用预定义的 MATLAB 函数可以创建一个 netcdf4 文件,并使用 nccreate 和 ncwrite 函数进行操作。这个函数将这两个预定义函数结合起来,从而节省时间并避免为存储多个变量在同一个 nc 文件中而重复编写相同的命令。 句法: nccreatewrite(test1.nc, lat, {lat,c}, lat) 输入: 第一个输入应该是一个字符串,表示您想要创建的 netcdf4 文件名。 第二个输入是您希望存储的数据变量名称。 第三个参数应在大括号内提供,并且必须包含要存储数据的数量和维度。例如:如果您想将一个尺寸为 5*1 的 lat 变量存入文件中,则第三个参数应该是 {a,b},这是因为 MATLAB 存储了每个变量的单独维度信息,而这些信息不会在变量列表本身中显示。 第四个输入是您希望使用 nccreate 和 ncwrite 函数来写入数据的目标。
  • Density Plot (x, y, varargin): 密度图-MATLAB
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    本MATLAB工具箱提供绘制(x,y)数据点密度图的功能,通过可变参数优化图表显示效果。适用于数据分析与可视化需求。 该函数用于创建散点数据的密度图,并基于MATLAB中的内置函数hist3。因此,此密度图函数的输入可以参考hist3的相关参数设置。例如: 1. x = randn(2048, 1); y = randn(2048, 1); x(1:512)= x(1:512)+ 2.75; x(1537:2048) = x(1537:2048) + 2.75; y(1025:2048) = y(1025:2048) + 2.75; % 调用密度图函数(x,y,[20,20])。 此函数的一个优点是运行效率高且代码简洁。您可以根据自己的需求对其进行修改和使用。
  • dprime_simple.m: 命中和误报率 d值 - MATLAB
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    本MATLAB脚本提供了一个简单的函数dprime_simple.m来计算基于命中率和虚报率的感知度量d值,用于心理学和信号检测理论研究。 在心理学和认知科学领域,d(发音为 dee-prime)是衡量个体感官检测能力的重要指标,在信号检测理论(Signal Detection Theory, SDT)中尤为关键。它量化了人在噪声背景下区分目标信号与非目标背景的能力。 下面详细介绍d的概念、计算方法以及如何在MATLAB环境中实现这些功能: **d的概念:** d值是一个无单位的统计量,用于评估个体执行检测任务时的表现能力。依据SDT理论,该指标主要考虑两个变量——真阳性(命中)和假阳性(误报)。较高的d值表示受试者区分信号的能力更强;反之,则意味着敏感性较低。 **计算公式:** \[ d = Z(Hit Rate) - Z(False Alarm Rate) \] 这里,Z代表标准正态分布的逆函数。具体来说,Hit Rate指的是正确识别目标次数占总目标出现次数的比例;False Alarm Rate则是误将背景噪声视为信号的情况占比。 **MATLAB实现方法:** 在`dprime_simple.m`文件中定义了一个用于计算d值的功能模块: 1. 输入参数包括命中率(HitRate)和误报率(FalseAlarmRate)。 2. 利用norminv函数,根据输入的比例转换出对应的z分数。 3. 计算两个z分数之间的差值以得到最终的d值。 4. 将结果返回给调用者。 **MATLAB代码示例:** ```matlab function dPrime = dprime_simple(HitRate, FalseAlarmRate) % 转换为z分数 zHit = norminv(HitRate); zFalseAlarm = norminv(FalseAlarmRate); % 计算d值 dPrime = zHit - zFalseAlarm; % 返回结果并显示计算出的d值 disp([ d值为:, num2str(dPrime)]); end ``` 该函数接收两个参数(命中率和误报率),执行必要的转换与运算,并输出得到的结果。研究者可利用此工具快速评估实验数据中的检测敏感性,进而深入理解参与者识别信号的能力。 通过这种方式,`dprime_simple.m`不仅简化了数据分析过程,还为科研人员提供了一种便捷的途径来量化和比较不同条件下的检测表现水平。
  • D维空间中N个点体积包围椭球 - MATLAB
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    本项目利用MATLAB开发了一种算法,用于在D维空间中计算包含给定N个点的最小体积椭球。该方法在几何优化和数据聚类中有重要应用价值。 函数 `[A, c] = MinVolEllipse(P, 容差)` 用于找到矩阵 P 中一组数据点的最小体积封闭椭球(MVEE)。该问题通过以下优化公式解决: 最小化 `log(det(A))` 约束条件为 `(P_i - c) * A * (P_i - c) <= 1` 其中,`A` 和 `c` 是变量,而 `P_i` 表示矩阵 P 的第 i 列。该求解器基于 Khachiyan 算法,并且最终解决方案与最优值的误差在预先设定的“容差”范围内。 函数输出如下: - c: 包含椭球中心信息的 D 维向量。 - A:包含有关椭球形状的所有信息的矩阵。为了获得椭圆体的半径和方向,可以对输出矩阵 `A` 进行奇异值分解(在 MATLAB 中使用 svd 函数): `[U, Q, V] = svd(A);` 由此可得半径为: - r1 = 1 / sqrt(Q(1,1)) - r2 = 1 / sqrt(Q(2,2)) - ... - rD =
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