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Nancorr计算 Pearson 相关系数，容许存在 NaN 值。- MATLAB 开发工具箱函数。

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简介：
nancorr(A, B) 与 MATLAB 中 corr(A, B, Rows, pairwise) 函数的功能基本相同，但 nancorr 程序例程在处理大型矩阵时速度提升显著，达到了几个数量级的差异。此外，nancorr 还能够提供 t 统计量，即 [coef, t] = nancorr(A, B); 并将其转换为 p 值，例如：[系数, t, n] = NANCORR(A, B); pval 的计算则基于 t 分布的累积分布函数，具体公式为 pval = tcdf(-abs(t), n - 2)。

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  • nancorr：支持 NaN 值的皮尔逊相关性计算-MATLAB开发
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    Nancorr是一款MATLAB工具箱，专门用于计算包含NaN值的数据集之间的皮尔逊相关系数，提供便捷高效的分析手段。 `nancorr(A, B)` 等效于 MATLAB 中的 `corr(A, B, Rows, pairwise)` 函数，但 `nancorr` 在处理大矩阵时速度更快。此外，`nancorr` 还返回 t 统计量： `[coef, t] = nancorr(A, B); zmat = t;` 。这些结果可以转换为 p 值，具体方法如下： `[系数, t, n] = NANCORR(A, B); pval = tcdf(-abs(t), n - 2)`。
     
  • 皮尔逊相关系数计算工具：Pearson
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    本工具提供便捷的皮尔逊相关系数计算服务，适用于数据分析和统计研究。用户输入数据后可迅速获得两变量间线性相关的程度与方向。 皮尔逊相关系数计算器可以通过 Rubygems 安装 pearson gem： ```shell gem install pearson ``` 如果你使用 Bundler，则可以在 Gemfile 中添加如下内容： ```ruby gem pearson, ~> 1.0 ``` 用法示例： ```ruby scores = { Jack => { The_Godfather => 2.5, Gattaca => 3.5, Matrix => 3.0, American_History_X => 3.5, Back_to_the_future => 2.5 }, Lisa => { The_Godfather => 1.5, Gattaca => 2.5, Matrix => 1.5 } } ``` 请注意，上述代码示例中使用了电影名称作为评分对象的键。在实际应用时，请根据需要进行相应的调整和补充。
     
  • Spearman: 使用Matlab库函数计算Spearman秩相关系数的Spearman函数-matlab开发
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    这段代码提供了一个使用Matlab内置函数来计算两个变量之间Spearman秩相关系数的便捷函数，适用于需要进行非参数关联分析的研究和应用。 Spearman 函数利用 MATLAB 的 corr 函数来计算 Spearman 秩相关系数，并确定 r 方拟合优度。
     
  • 估计自相关函数(ACF) - MATLAB开发
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    本项目提供了一个MATLAB工具箱，用于计算和分析时间序列数据中的自相关函数（ACF），帮助用户理解数据的时间依赖性。 给定信号向量“y”，计算自相关函数（ACF）的估计值。该过程从延迟1开始针对“p”个延迟进行操作，并不包括第零延迟（因为无论信号如何，其始终为1）。此方法适用于实数或复数类型的信号向量。
     
  • 计算自相关函数的MATLAB实现：计算自相关函数
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    本文介绍了如何使用MATLAB编程语言来实现信号处理中常用的自相关函数的计算方法，并提供具体代码示例。 使用Matlab内置函数circshift可以快速计算输入向量的自相关函数。autocorr(x)用于计算普通的自相关函数；autocorr_circular(x)则用来计算循环自相关函数；而autocorr_fft(x)通过FFT方法来计算循环自相关，其结果应与autocorr_circular相同。
     
  • Lambert W 函数：符号工具箱中的实值替代方法-Lambertw函数-matlab开发
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    本Matlab项目提供了一种计算Lambert W函数的实数值的方法，适用于无法直接使用符号工具箱的情况。代码优化了性能和精度。 Lambert W 函数在数学和工程领域是一种非常特殊且重要的函数，在解决许多复杂的数学问题及实际应用方面扮演着关键角色。MATLAB开发环境中通常使用“符号工具箱”中的 `lambertw` 函数来实现该功能，但没有安装或无法访问此工具箱的用户需要寻找其他实值替代方法。 Lambert W 函数是解方程 \( z = we^w \) 的逆函数。其中 w 是未知变量而 z 为已知参数。这个函数有两个主要分支：W0（主分支）和W-1（负分支），分别对应于 w 的实数解与复数解。W0 分支在区间 (-1/e, +∞) 提供实数值，而 W-1 分支则覆盖从 -∞ 到 -1/e 之间的值范围。 MATLAB 中的 `lambertw` 函数可以处理上述两种分支，并支持复数输入。然而，在寻找一个仅限于实数解的方法时，则需要自己编写代码实现这一功能，通常采用数值方法如牛顿法或二分查找逼近求得结果。这里给出了一种简化的替代方案步骤： 1. 初始化：选择一个接近预期答案的初始猜测值 \( w_0 \)。 2. 使用迭代公式 \( w_{n+1} = w_n - \frac{w_ne^{w_n}-z}{e^{w_n}(1+w_n)} \)，通过牛顿法更新 \( w_n \) 直到满足预定误差阈值。 3. 对于负分支的求解，可以利用关系式 \( W(-z) = -W(z)-\pi i \), 先找到主分支的结果再做转换。 在 MATLAB 中实现上述方法如下： ```matlab function w = lambertw_real(z) tol = 1e-14; % 设置误差阈值 maxIter = 100; % 设定最大迭代次数 if z < -exp(-1) error(No real solution for z < -1/e); end if z == 0 w = 0; return; end if z > -exp(-1) w0 = log(z); else w0 = -log(1 + sqrt(1+4*z)); % 更好的初始猜测值选择 end for iter=1:maxIter w=w0-(w0*exp(w0)-z)/(exp(w0)*(1+w0)); if abs(w-w0)  
  • 寻找FWHM：计算实函数的半峰全宽(FWHM)-MATLAB工具箱开发
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    本项目致力于开发一款MATLAB工具箱，用于精确计算任意实函数的半峰全宽（FWHM），助力科研人员与工程师在信号处理、光谱学等领域更高效地分析数据。 通过查找 I>=max(I)/2 的最外层位置，并使用线性插值在 x 轴上找到 I=max(I)/2 的位置来确定实函数的 FWHM。
     
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    本资源提供使用Matlab计算Spearman等级相关的函数及示例代码，适用于分析两个变量间的非参数关联强度。 它根据两个或更多数据集计算Spearman等级相关系数，并进行相关的t检验和p值计算。该代码基于《Numerical Recipes》一书中的示例改编。 例如： ``` x = [1 2 3 3 3]; y = [1 2 2 4 3; rand(1,5)]; [r,t,p] = spear(x,y) r = 0.8250 -0.6000 t = 2.5285 -1.2990 p = 0.0855 0.2848 ```
     
  • 四元数工具箱：向量化的四元数函数-MATLAB开发
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    四元数工具箱是专为MATLAB设计的高效数学库，提供了一系列向量化的四元数函数，适用于各类需要三维旋转及姿态表示的应用场景。 版本 1.3 (JASP) 发布于2009年7月26日，在这些工具里，四元数 q 被视为一个包含四个元素的向量，其中前三个元素（q(1:3)）代表超复数的“虚部”或“向量部分”，而第四个元素（q(4)）则是“实部”或“标量部分”。因此，如果四元数 q 表示一个旋转操作，则有： - q(1) = v1*sin(phi/2) - q(2) = v2*sin(phi/2) - q(3) = v3*sin(phi/2) - q(4) = cos(phi/2) 其中 phi 是围绕单位向量 [v1, v2, v3] 的旋转角度。所有这些工具都支持矢量化操作，因此可以处理四元数的“矢量”形式（即 4xN 或 Nx4 矩阵）。由于归一化的四元数是最常见的使用情况（也被称作“单位四元数”或“versors”），当输入为一组四个四元数组成的矩阵时，工具将尝试判断这些分量是否已经标准化（基于行或者列进行识别）。 当然也有部分工具仅针对标准归一化的四元数设计，例如 QDECOMP。
     
  • Shapley值工具包：用于计算合作游戏中Shapley值的函数-MATLAB开发
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    这是一个MATLAB工具包，提供了一组函数来计算合作博弈中的Shapley值。它为研究者和开发者提供了便捷地分析玩家贡献的方法。 这个包包含一个函数，可以计算合作游戏中的 Shapley 值。此外，它还提供了一些示例来帮助用户理解如何使用该功能。