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Matlab开发：基于Wilcoxon的两配对样本非参数检验

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简介：
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]

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  • 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]
     
  • 【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。
     
  • 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]；
     
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  • Cox-Stuart 非参数趋势检验：Cox-Stuart 检验 - MATLAB开发
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  • 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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  • PitmanMorganTest(x,y): 用于比较相关配对样本方差的 Pitman-Morgan 检验 - matlab 开发
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    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。
     
  • 邓恩检验：多重非参数比较的邓恩方法-MATLAB开发
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    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。