t-检验: t-检验,又称student‘s t-test,可以用于比较两组数据是否来自同一分布(可以用于比较两组数据的区分度),假设了数据的正态性,并反应两组数据的方差在统计上是否有显著差异. matlab中提供了两种相同形式的方法来解决这一假设检验问题,分别为ttest方法和ttest2方法,两者的参数.返回值类型均相同,不同之处在于ttest方法做的是 One-sample and paired-sample t-test,而ttest2则是 Two-sample t-test with

入门实现 先用RayMarching描绘一个球体,最后在进行光照计算参考:https://www.shadertoy.com/view/llt3R4 模拟摄像机射线float3 rayDirection(float filedOfView, float2 size, float2 fragCoord){ float2 xy=fragCoord-size/2; float z=size.y/tan(radians(filedOfView)/2.0); return normalize(float3

学过的统计知识忘光了,飞速恶补了一下能用到的,此篇多有错误今后看到再改= =||| 成对t检验(Paired ttest) 将两组测量值对应相减,再将所得差值看作服从正态分布的随机变量,然后再做关于差值的均值的假设检验. matlab:[h, p, ci, stats] = ttest(x, y, 'name', 'value'); ▷ OPTIONS: …'Alpha' :显著性水平(0, 1) …'Dim' :第一非单值维度(默认) …'Tail' :备择假设类型(‘both’(默认)|'r

1.参考 reference 1. tutorial主页:http://www.bcs.rochester.edu/people/raizada/fmri-matlab.htm. 2.speech_brain_images.mat数据:speech_brain_images.mat. 3.showing_brain_images_tutorial显示大脑图像代码:showing_brain_images_tutorial.m . 4.overlaying_Tmaps_tutorial.m叠加t检

这个问题花了一些时间.先看图 这个是t检验里面的公式,但是如何在matlab中找到该式子对应的值,我现在才知道. 就是这样:x=tinv(1-α/2,n-1)----t(n)分布的上侧α分位数       类似的还有MATLAB中解决F分布和t分布问题: x=finv(1-α,n1,n2)----F(n1,n2)分布的上侧α分位数 x=chi2inv(1-α,n)------卡方分布(n)的上侧α分位数 参考:http://blog.sciencenet.cn/blog-733746-59245

总体分布的正态性检验一般采取Jarque-Bera检验方法. 1. JBTest检验的定义: 在统计学中,Jarque-Bera检验是对样本数据是否具有符合正态分布的偏度和峰度的拟合优度的检验.该检验以卡洛斯•哈尔克和阿尼•K•贝拉(Carlos Jarque and Anil K. Bera)来命名. JB统计量定义为: 这里的n为观测数目(自由度),S是样本偏度系数,K是样本峰度系数. 对正态分布而言,JB统计量渐进的服从自由度为2的卡方分布. Jarque和Bera证明了在正态性假定下,如

在离散数据的基础上补插连续函数,使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点.插值是离散函数逼近的重要方法,利用它可通过函数在有限个点处的取值状况,估算出函数在其他点处的近似值.曲面插值是对三维数据进行离散逼近的方法,MATLAB中的曲面插值函数有Triscatteredinterp,interp2,griddata等.我们以griddata为例讲解曲面插值及其交叉验证的过程. 一.  gridata曲面插值 gridata不仅可以对三维曲面进行插值,还能对四维的超平面进行插值.griddata的调

1.det(A)可以计算矩阵A的行列式值.inv(A)可以计算矩阵A的逆 2.rref(A)可以将矩阵A化为行简化阶梯梯形矩阵 3.eps是系统定义的容许误差,eps=2.2204*10-16 4.pi表示圆周率π 5.inf表示无穷大 6.nan表示不确定,它是由inf/inf或者0/0而产生的 7.who命令可检验MATLAB工作空间中建立的变量名 8.whos命令可检验MATLAB工作空间中建立的变量名.维数.字节数.数据类型 9.clear all可清除一切变量 10.clc命令用于清除

(此帖引至网络资源,仅供参考学习)第一:频谱 一.调用方法 X=FFT(x):X=FFT(x,N):x=IFFT(X);x=IFFT(X,N) 用MATLAB进行谱分析时注意: (1)函数FFT返回值的数据结构具有对称性. 例:N=8;n=0:N-1;xn=[4 3 2 6 7 8 9 0];Xk=fft(xn) →Xk =39.0000            -10.7782 + 6.2929i         0 - 5.0000i    4.7782 - 7.7071i    5.0000

第0节.引例  本文以Fisher的Iris数据集作为神经网络程序的测试数据集.Iris数据集可以在http://en.wikipedia.org/wiki/Iris_flower_data_set  找到.这里简要介绍一下Iris数据集: 有一批Iris花,已知这批Iris花可分为3个品种,现需要对其进行分类.不同品种的Iris花的花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度会有差异.我们现有一批已知品种的Iris花的花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度的数据. 一种解决方法是用已有的数据训练一个

最近在进行一批来料的检验测试,一个个手动填写报告存图片太慢了,就有了种想要使用Matlab在分析完后数据可以自动生成PDF报告的想法,于是就去网上搜索了相关的资料,发现Matlab中文论坛上有xiezhh曾经发过的使用Matlab生成Word的一些功能代码.又看了些xiezhh别的帖子和一些别的小伙伴的补充,找到了相关代码,经过运行可以完美的实现功能,在此表示感谢. 其中蕴含了基本的表格操作(如合并单元格)和图片复制粘贴操作,对于我这次的需求已经是足够了,代码部分下面部分列出,其中添加了个人阅读

转载自 http://blog.163.com/to_be_myself/blog/static/176060227201101762159227/ Matlab中用于计算自相关函数的指令是xcorr.比如矩阵A=[1 2 3]; xcorr(A)=3.0000 8.0000 14.0000 8.0000 3.0000 自相关函数是信号间隔的函数,间隔有正负间隔,所以n个长度的信号,有2n-1个自相关函数值,分别描述的是不同信号间隔的相似程度. 比如,上面的矩阵,最后得到5个结果,其中第三个是自

一.常用对象操作:除了一般windows窗口的常用功能键外.1.!dir 可以查看当前工作目录的文件. !dir& 可以在dos状态下查看.2.who 可以查看当前工作空间变量名, whos 可以查看变量名细节.3.功能键:功能键 快捷键 说明方向上键 Ctrl+P 返回前一行输入方向下键 Ctrl+N 返回下一行输入方向左键 Ctrl+B 光标向后移一个字符方向右键 Ctrl+F 光标向前移一个字符Ctrl+方向右键 Ctrl+R 光标向右移一个字符Ctrl+方向左键 Ctrl+L 光标向左移

使用MATLAB实现图像的识别,这是MATLAB官网上面的例子,学习一下. http://cn.mathworks.com/help/vision/examples/image-category-classification-using-bag-of-features.html 这个算法叫做a bag of features approach for image category classification,用于识别小图片里面的是小狗.小猫.还是火车.船等. 首先要下载原材料,用于训练 % L

本博客所有文章分类的总目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4288836.html Matlab和C#混合编程文章目录:http://www.cnblogs.com/asxinyu/p/4329753.html Matlab还是一如既往的每年2个版本的发布速度.2015年3月R2015a (版本 8.5) 正式发行.在新版本中,带有四个新的工具箱以及79个产品进行的更新.MATLAB 2015a 中的许多新功能都是在 R2014b 的功能基础上升级而来的,其中

振动论坛原版主eight的经典贴http://www.chinavib.com/thread-45622-1-1.html MATLAB对于文本文件(txt)进行数据读取的技巧总结(经典中的经典)由于本帖内容较多,部分转自他人的心得,因此,凡转贴的地方仅用"----转----"标注,原作者略去,在此对所有原作者表示感谢! 特别说明:由于大家在 I/O 存取上以 txt 文件为主,且读取比存储更麻烦(存储的话 fwrite, fprintf 基本够用),因此下面的讨论主要集中在"

% 生成训练样本集 clear all; clc; P=[110 0.807 240 0.2 15 1 18 2 1.5; 110 2.865 240 0.1 15 2 12 1 2; 110 2.59 240 0.1 12 4 24 1 1.5; 220 0.6 240 0.3 12 3 18 2 1; 220 3 240 0.3 25 3 21 1 1.5; 110 1.562 240 0.3 15 3 18 1 1.5; 110 0.547 240 0.3 15 1 9 2 1.5]; 0

Machine Learning – Coursera Octave for Microsoft Windows GNU Octave官网 GNU Octave帮助文档 (有900页的pdf版本) Octave 4.0.0 安装 win7(文库) Octave学习笔记(文库) octave入门(文库) WIN7 64位系统安装JDK并配置环境变量(总是显示没有安装Java) MathWorks This week we're covering linear regression with mul

1.解方程 最近有多人问如何用matlab解方程组的问题,其实在matlab中解方程组还是很方便的,例如,对于代数方程组Ax=b(A为系数矩阵,非奇异)的求解,MATLAB中有两种方法:(1)x=inv(A)*b — 采用求逆运算解方程组: (2)x=A\B — 采用左除运算解方程组 PS:使用左除的运算效率要比求逆矩阵的效率高很多~ 例:x1+2x2=82x1+3x2=13>>A=[1,2;2,3];b=[8;13];>>x=inv(A)*bx =2.003.00  >&g

MATLAB个人工具箱(MATLAB) mymail.m 可以利用MATLAB发送邮件(支持附件和群发),非常实用的函数,适用于:耗时很长的脚本完成后通知作者:外加定时器后用于信息推送:家庭监视器紧急通知等等 textwrite.m 可以将元胞数组写入文本文件当中,支持足够大的元胞. qrcode.m 二维码生成器. md5.m MD5校验.数字指纹.适用于程序的安全设计,如可以设计一个程序,使得其需要密码才能使用. getmac.m 个人PC的MAC地址获取. 个人电脑网卡的地址是唯一不变的,