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t 检验功效分析:计算t检验功效及所需样本量-MATLAB开发

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简介:
本项目提供了一个MATLAB工具,用于执行t检验的功效分析,包括计算统计功效和确定实现特定功效所需的样本大小。 主函数 TPOWER 用于计算给定效应量 (d)、样本量 (N) 和显著性水平 alpha 的 t 检验的功效。通过将 N 设为数组的形式,该程序能够帮助规划实验所需的样本大小。此外,当“PLOT”参数设置为1时,该函数会调用 plotpowfun 函数,并绘制出根据功率计算得到的 N 数组图。另外,如果提供一个所需的功效水平 DESPWR,则程序还会确定达到所需功效所必需的最小样本量。

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  • t t-MATLAB
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    本项目提供了一个MATLAB工具,用于执行t检验的功效分析,包括计算统计功效和确定实现特定功效所需的样本大小。 主函数 TPOWER 用于计算给定效应量 (d)、样本量 (N) 和显著性水平 alpha 的 t 检验的功效。通过将 N 设为数组的形式,该程序能够帮助规划实验所需的样本大小。此外,当“PLOT”参数设置为1时,该函数会调用 plotpowfun 函数,并绘制出根据功率计算得到的 N 数组图。另外,如果提供一个所需的功效水平 DESPWR,则程序还会确定达到所需功效所必需的最小样本量。
  • Z、双T配对T中的假设.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。
  • t——实例:显著性
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  • 滑动T.rar_Excel与MATLAB中的滑动T_滑动T方法
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    本资源探讨了在Excel和MATLAB中实施滑动T检验的方法,包括其背后的统计理论、具体实现步骤及应用案例,适合数据分析人员学习参考。 此程序为计算滑动T检验的Matlab程序,简单好用,希望大家支持。
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  • Twostone: 单一观测值下的双t - MATLAB
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  • t临界值表格(t-test)- t表.xls
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    本文件提供了不同自由度和显著性水平下的t检验临界值表格,适用于统计学研究与数据分析中的假设检验。 t检验(t-test)临界值表提供了在进行统计分析时判断数据差异是否显著的重要依据。
  • SPSS中两个独立T
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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。
  • EOS
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    《EOS检验及失效分析》是一本专注于电子元器件安全检测与故障诊断的专业书籍,深入探讨了电化学迁移(EOS)现象及其对电路性能的影响,并提供了全面的失效分析方法和预防策略。 EOS验证与失效分析是硬件设计中的重要技术环节,对电子元件的可靠性和质量有着深远的影响。本段落将详细探讨EOS的概念、成因以及验证流程,并深入解析如何进行有效的失效分析。 EOS(Electrical Overstress)是指由于过高的电压或电流而导致的电气故障现象。其导致电子元件损坏的原因类似于保险丝在过载时熔断的情况,即当内部电路与地线或其他电位点之间发生短路并产生过大电流时会导致元件受损。值得注意的是,ESD(Electrostatic Discharge)是EOS的一种特殊情况,但两者影响程度有所不同:小能量的ESD可能只会导致电子元件性能下降;而大能量的ESD则可能导致永久性损坏甚至烧毁。 在电子元器件的失效原因分析中,大约47%的情况是由EOS引起的。因此,对EOS进行验证和失效分析显得尤为重要。 为了有效应对EOS问题,我们开发了一套系统化的流程来识别并处理相关故障。这套方法能够帮助工程师迅速判断元件是否因EOS而损坏,并及时采取措施避免延误解决问题的最佳时机。 针对EOS的确认过程主要包括以下几种方式:曲线追踪仪测试、特殊ATE飞行探针验证以及示波器检测等技术手段。 - 曲线追踪仪(Curve Tracer)可以用来测量元器件的直流特性,如果发现其性能参数不符合预期,则初步怀疑是由于EOS引起的问题; - 特殊自动测试设备和飞行探针则用于制作专门针对特定元件规格的ATE测试夹具及程序,通过检测开路、短路等异常情况来进一步验证EOS的可能性; - 示波器同样可以用来检查保护二极管的工作特性曲线,并据此判断是否存在EOS现象。 综上所述,通过对EOS进行有效的验证与失效分析有助于提升电子元器件的整体可靠性和品质。这对于推动整个行业的进步具有重要的意义和价值。
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    本资源提供了一种适用于气象数据分析的滑动T检验方法,并包含使用MATLAB实现的具体代码和示例。通过该工具包,用户可以便捷地进行时间序列数据的统计分析。 本程序用于对降水、径流及气温数据进行突变检验分析。它通过读取Excel文件中的数据,并允许用户自主设定子序列的步长来进行滑动t检验。滑动t检验的基本原理是:将气候时间序列中两段子序列均值是否存在显著差异的问题视为来自两个不同总体均值是否具有显著性差异的问题来加以验证。若这两段子序列之间的平均数值变化超过了特定的统计显著水平,即可认为该数据发生了质变,从而确认突变现象的存在。