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

Logistic回归属于概率型的非线性回归,分为二分类和多分类的回归模型.这里只讲二分类. 对于二分类的Logistic回归,因变量y只有“是.否”两个取值,记为1和0.这种值为0/1的二值品质型变量,我们称其为二分类变量. 假设在自变量$x_{1}, x_{2}, \cdots, x_{p}$作用下,y取“是”的概率是p,则取“否”的概率是1-p,研究的是当y取“是”发生的模率p与自变量$x_{1}, x_{2}, \cdots, x_{p}$的关系. Logistic回归模型 ①Logit变

线性回归诊断--R [转载时请注明来源]:http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt   勿忘初心  无畏未来 作为一个初学者,水平有限,欢迎交流指正. 在R中线性回归,一般使用lm函数就可以得到线性回归模型,但是得到的模型到底合不合适?在我们使用所得到的线性模型之前就需要进行回归诊断. 线性回归的诊断,主要是检验线性回归模型的假设是否成立. 线性回归模型    y=Θ0+Θ1x1+Θ2x2+.......+Θmxm+ε    (自变量与因变量之间是线性关系)

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 理解什么是线性回归 线性回归也被称为最小二乘法回归(Linear Regression, also called Ordinary Least-Squar

分位数回归及其Python源码 天朗气清,惠风和畅.赋闲在家,正宜读书.前人文章,不得其解.代码开源,无人注释.你们不来,我行我上.废话少说,直入主题.o(￣︶￣)o 我们要探测自变量 与因变量 的关系,最简单的方法是线性回归,即假设: 我们通过最小二乘方法 (OLS: ordinary least squares), 的可靠性问题,我们同时对残差 做了假设,即:为均值为0,方差恒定的独立随机变量. 即为给定自变量 下,因变量 的条件均值. 假如残差 不满足我们的假设,或者更重要地,我们不仅仅想

向量自回归模型 今天的你 和昨天的你 和前天的你,是否具有相关性. 1. 定义 向量自回归(VAR,Vector Auto regression)分析联合内生变量间的动态关系 联合:n个变量间的相互影响 动态:p期滞后 没有任何约束条件,因此又称为无约束向量自回归模型 VAR方法通过把系统中每一个内生变量,作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型,从而回避了结构化模型的要求.Engle和Granger(1987a)指出两个或多个非平稳时间序列的线性组合可能是平稳的.假如这样一种平稳的或的线

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

每次比赛都需要查一下,这次直接总结到自己的博客中. 以这个为例子: 2.线性方程的相关计算 x=[1,2,3,4,5]';%参数矩阵 X=[ones(5,1),x];%产生一个5行一列的矩阵,后接x矩阵 Y=[3.95,5.23,7.6,9.48,11.89]'; [b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X) %b为方程相关系数 %r表示残差 %rint表示置信区间 %stats适用于检验回归模型的统计量 得到 b = 1.5910 2.0130 bint = 0.448

MATLAB之数据处理+公式拟合 前言:由试验得到一组数据,对该组数据进行处理,作图分析,分析各变量的关系,期望得到拟合公式. 试验数据背景 本次试验有三个自变量:V.M.G,因变量为F,每组试验重复5次,试验目的是探寻F与三个自变量之间的关系,先定性后定量. 数据采集格式如下: 采集值与时间曲线如下: 数据处理 (1)判断有用数据,并取出存储 有用的数据是指在采集值与时间曲线图中,因变量平稳时的取值.可截取平稳区间的数据,对其求平均值,并求方差判断其稳定性. (2)单个试验数据处理 在单个试验

一.学习目标. (1)了解Matlab与数学建模竞赛的关系. (2)掌握Matlab数学建模的第一个小实例—评估股票价值与风险. (3)掌握Matlab数学建模的回归算法. 二.实例演练. 1.谈谈你对Matlab与数学建模竞赛的了解. Matlab在数学建模中使用广泛:MATLAB 是公认的最优秀的数学模型求解工具,在数学建模竞赛中超过 95% 的参赛队使用 MATLAB 作为求解工具,在国家奖队伍中,MATLAB 的使用率几乎 100%.虽然比较知名的数模软件不只 MATLAB. 人们喜欢使

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