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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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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 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]；
     
  • 【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。
     
  • trendMK 秩和检验的 MATLAB 实现
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    trendMK是一款基于MATLAB开发的软件工具，用于执行Mann-Kendall秩和检验，旨在帮助用户分析数据序列中的趋势变化。 利用MATLAB 实现Mann Kendall非参数检验以及秩和检验。
     
  • 在MATLAB中验证傅立叶变换的线性性质：利用MATLAB探究傅立叶变换的特性- MATLAB开发
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    本项目通过编程实现并验证了傅立叶变换的线性性质，旨在深入探讨和理解信号处理中的这一关键数学工具。利用MATLAB进行实验分析与结果展示，适合学习与教学用途。 在时域和频域中验证傅立叶变换的线性特性。
     
  • Cochran Q检验：针对边距同质性的Cochran测试-MATLAB开发
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    本项目介绍了MATLAB实现的Cochran Q检验，用于评估多个相关样本之间的边际同质性。适用于非参数统计分析场景。 该 m 文件用于对多路表执行 Cochrans Q 检验，其中每个变量有两个级别（即 2x2...x2 表）。此检验用来测试一维边距的均匀性。Cochran 的 Q 检验是一种非参数统计方法，旨在检查二分变量在两个以上观测值间的差异情况，并可以近似为卡方统计量。当只有两种二元响应变量时，该检验简化为 McNemar 的检验。 此检验由 Cochran (1950) 提出。对于 NxK 表（其中 N 代表主题或块的数量，而 K 则是重复测量或不同处理的数量），需要验证的零假设为：p_1 = p_2 = . . . = p_K；j=1,2,...,K。这里的 p_j 是在条件/处理 j 下案例成功的概率。 为了运行此检验，你需要输入一个 X 数据矩阵（其大小必须是 N×K；二进制值对应于第 1 列，而处理或重复测量则为第 2 列；主题或块标识位于第 3 列），以及 α 显著水平（默认设置为 0.05）。输出结果将是一个表格。
     
  • 秩和检验在非参数统计中的应用
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    本文探讨了秩和检验在非参数统计分析中的重要性及其广泛应用场景，包括医学、心理学和社会科学等领域。通过实例说明其操作方法及优势。 非参数统计秩和检验的课程讲义及其软件运行的相关内容进行了整理。
     
  • 人工气候箱数据采集系统的研究与开发（2011年）
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    本研究致力于开发一套适用于人工气候箱的数据采集系统。通过优化硬件配置及软件算法，实现了环境参数的精准监测与高效管理，为植物生长研究提供了有力支持。 在讨论人工气候箱数据采集系统的研制过程中，首先需要理解其研发背景及其实际应用价值。人工气候箱是一种能够模拟自然界小环境的装置，在生物、农业及医疗卫生等科研领域得到广泛应用。它的主要功能是确保某些特定生物的生活条件需求，并满足室内观察实验的要求。 进行此类实验时往往会产生大量数据，然而单片机内存有限，难以长时间保存这些信息。因此，需要一种机制将采集的数据上传到计算机中以实现长期存储和分析的目的。 VB6.0中的MSComm控件在人工气候箱系统研发过程中扮演了核心角色。该控件是用于串行通信的工具，在Visual Basic编程语言环境中简化了串口程序的设计流程。通过RS232或RS485接口，实现了单片机与PC之间的数据交换。 具体而言，MSComm组件包括几个关键属性和事件设置：CommPort定义通讯端口号；Settings设定波特率、校验位等通信参数；PortOpen控制串行口的开启与关闭。此外还有InBufferSize及OutBufferSize来调整输入输出缓冲区大小，并通过InputLen指定从接收缓存中取出的数据长度，使用Input属性读取这些数据。 在MSComm控件的操作过程中，OnComm事件是最为重要的部分之一。它能够响应各种通信活动如接收到或发送完成的信号、端口状态变化等。通过分析由CommEvent返回的不同数值可以准确地识别并处理相关问题。 整个系统的重点在于确保有效且可靠的数据传输与管理。人工气候箱运行数据经串行接口上传至计算机，然后进行进一步处理和展示（如实时曲线绘制）。数据的保存对于后续试验结果评估至关重要。借助MSComm控件的应用，该系统能够以高效的方式实现二进制格式下的信息交换。 此外，在开发过程中还需注意程序稳定性和传输准确性的问题。因此灵活调整串口编程策略有助于保障整个系统的性能表现和运行效率。VB6.0作为主要开发平台不仅因其操作简便而被选用，更重要的是它能快速有效地完成串行通信任务，并具备强大的数据处理及图形展示功能。 总体而言，人工气候箱数据采集系统的设计需要跨学科的技术支持（如计算机软件、电子通讯及自动控制等领域）。MSComm控件在此类项目中的应用显著提升了系统的可靠性和用户友好性。这项技术的开发和推广为生物工程与农业科学研究提供了强有力的数据收集工具，并对推动相关领域的实验研究具有重要意义。
     
  • Levene方差齐性检验-Levenetest（MATLAB开发）
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    Levenes Test (Levenetest)是一款用于执行统计学中重要假设检验——方差齐性的MATLAB工具。它帮助用户评估不同组别间数据变异程度的一致性，适用于科研数据分析和质量控制领域。 Levene的F检验用于验证多个样本对应的总体方差是否相等。在进行分析之前，数据会被转换为平均值的绝对偏差形式。随后会执行单向方差分析。