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Twostone: 单一观测值下的双样本t检验 - MATLAB开发

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简介:
Twostone是一款MATLAB工具箱,用于执行单一观测值条件下的双样本t检验,适用于小样本量的数据对比分析。 当其中一个样本只有一个观察值时,这个 m 文件执行双样本学生 t 检验。输入参数包括:x - 样本之一的矢量数据;y - 另一个样本的一个数据点;alpha - 显著性水平(默认为 0.05)。输出结果是学生 t 检验的完整表格。

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  • Twostone: t - MATLAB
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    Twostone是一款MATLAB工具箱,用于执行单一观测值条件下的双样本t检验,适用于小样本量的数据对比分析。 当其中一个样本只有一个观察值时,这个 m 文件执行双样本学生 t 检验。输入参数包括:x - 样本之一的矢量数据;y - 另一个样本的一个数据点;alpha - 显著性水平(默认为 0.05)。输出结果是学生 t 检验的完整表格。
  • Z、T及配对T假设数量分析.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 功效分析:计算t功效及所需量-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。
  • Hotelling T2: 多变量 Hotelling T工具 - MATLAB
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    本MATLAB工具用于执行多变量数据的Hotelling T²检验,适用于比较两组或多组均值向量间的差异。 Hotelling 对一个样本、两个独立样本(同方差或异方差)以及两个相关样本进行了多变量检验。
  • Anderson-Darling k程序:k个抽总体致性-MATLAB
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    本项目提供MATLAB实现的Anderson-Darling k样本检验程序,用于评估来自同一分布的k个独立样本间的差异一致性。 Anderson 和 Darling 在1952年及1954年提出了拟合优度统计方法,用于检验随机样本是否来自具有特定分布函数的连续总体假设。这一方法是对Kolmogorov-Smirnov(KS)测试的一种改进,在尾部赋予了更高的权重。双样本版本则由Darling在1957年提出,并且Pettitt于1976年对其进行了深入研究。Scholz 和 Stephens 在1987年引入了Anderson-Darling k 样本检验,这是两样本 Anderson-Darling 检验的扩展形式。 这是一种非参数统计程序(即秩检验),只需要假设抽取的独立数据样本确实是从各自的连续总体中随机取得即可。这一测试旨在验证从两个或多个不同来源抽样的独立数据集是否来自同一分布。因此,该测试可用于判断能否将来自于不同源头的数据合并在一起,因为它们被认为具有相同的基础分布。
  • Cramer-von Mises 拟合优度 - MATLAB
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    这段MATLAB代码实现了一种统计方法——Cramer-von Mises检验,用于评估单一数据样本与假设分布之间的拟合程度。此工具为研究者提供了一个强大而灵活的方式,以非参数手段检查模型适用性。 Cramer-von Mises 测试使用 Csörgo & Faraway (1996) 的方法来检验单个样本的拟合优度,该方法提供了精确和渐近分布。
  • t——实例分析:显著性
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    本实例详细讲解了如何使用单样本t检验进行数据的显著性分析,通过具体案例阐述其在实际问题中的应用方法及步骤。 例5.1 以往通过大规模调查已知某地新生儿出生体重为3.30kg。从该地难产儿中随机抽取了35名新生儿作为研究样本,平均出生体重为3.42kg,标准差为0.40kg,问该地难产儿的出生体重是否与一般新生儿的体重有差异? 本例已知总体均数μ0=3.30kg,但总体标准差σ未知,并且n=35属于小样本量的情况。因此,在这种情况下应选用单个样本t检验进行分析。
  • 维信号峰-MATLAB
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    本项目为MATLAB环境下的一维信号峰值自动检测工具,旨在提供高效、准确地识别信号中的峰值点。适合科研与工程应用中数据处理需求。 findextremas - 查找最大值和最小值(即峰值或极值) 给定信号x 输入:- h:一维数组中的信号 输出:- st:起点的 x,y 坐标, -maximas:最大值点/峰值的 x,y 坐标, -最小值:最小值点/峰值的 x,y 坐标, -ed:终点的 x,y 坐标。
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    本项目提供了一个MATLAB工具箱,用于执行单样本Pearson卡方拟合度检验。此方法评估观测频数与期望频数间的吻合程度,适用于统计分析领域中的假设检验问题。 CHI2TEST:单样本 Pearson 卡方拟合优度假设检验。 H=CHI2TEST(X,ALPHA) 执行 Pearson 卡方检验的特殊情况,以确定复合正态性 PDF 的原假设是否是关于具有所需显着性水平 ALPHA 的随机样本 X 的总体分布的合理假设。 H表示根据条件语句的MATLAB规则进行假设检验的结果: H=1 => 不要在显着性水平 ALPHA 拒绝原假设。 H=0 => 在显着性水平 ALPHA 拒绝原假设。 在这种特殊情况下,卡方假设和检验统计量是: 零假设:X 是正态分布的,均值和方差未知。 替代假设:X 不符合正态分布。 随机样本 X 根据其估计均值进行移动,并通过其归一化估计标准差。选择假定正态分布的测试箱 XP [-inf, -1.6:0.4:1.6, inf] 以避免统计不足。设 E(x) 是 X 根据正态分布落入 XP 的预期频率,O(x) 是观察到的频率。
  • 带有Bonferroni校正T:进行多组成对比较-MATLAB
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    本项目提供了一个MATLAB工具箱,用于执行带Bonferroni校正的T检验,实现多个样本组之间的成对比较。适用于控制多重假设检验中的错误发现率。 该函数可以用于在样本数据组之间进行多重比较,并使用Bonferroni校正来确保所有差异的总错误率低于某个ALPHA值。例如,在一个实验中,有四名患者的体温分别在早上8点、中午和下午5点进行了测量。此功能可用于检验这些时间点之间的温度是否存在显著差异:即上午8点与中午之间、中午与下午5点之间以及上午8点与下午5点之间的比较。