MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】事后多重比较（附python、MATLAB和R语言代码实现）

最新推荐文章于 2024-07-22 18:29:06 发布
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分类专栏： 【数学建模应用】MATLAB算法实战案例精讲500篇 文章标签： 算法 matlab 开发语言
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几个高频面试题目

事后检验,多重比较,简单效应分析有什么区别？

事后多重对比如何使用？

算法原理

SPSSAU

疑难解惑

提示‘数据质量异常’如何解决？

如何做Dunnett法事后多重比较？

方差分析事后多重比较提供‘字母标记法！’？

关于方差分析时的效应量?

字母标记法时没有输出结果?

应用案例

一、案例介绍

二、问题分析

三、软件操作及结果解读

四、结论

五、知识小贴士

代码实现

MATLAB

python

 

几个高频面试题目

事后检验,多重比较,简单效应分析有什么区别？

一、事后检验
事后检验是一种比较市场风险计量方法或模型估算结果与实际发生损益的方法。它主要在主效应显著的基础上，进一步分析一个因素的两种不同水平之间是否存在差异。
二、多重比较
多重比较是在方差分析之后，对各个样本平均数进行比较的方法。它主要用于分析多个样本之间的平均数是否存在显著差异。
三、简单效应分析
简单效应分析是在多因素方差分析中，当总交互作用显著时，进一步分析一个因素的水平在另一个因素的不同水平上是否存在差异的方法。
这三种方法在应用上有所区别：事后检验多用于检验市场风险；多重比较常用于分析样本平均数间的差异；而

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MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】典型相关分析(附MATLAB、python和R语言代码实现)
qq_36130719的博客
06-19 485
典型相关分析（canonical correlation analysis），是对互协方差矩阵的一种理解，是利用综合变量对之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性的多元统计分析方法。它的基本原理是：为了从总体上把握两组指标之间的相关关系，分别在两组变量中提取有代表性的两个综合变量U1和V1（分别为两个变量组中各变量的线性组合），利用这两个综合变量之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性。典型相关分析最早哈罗德·霍特林首次引入。
MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】二元Probit回归分析(附MATLAB、R语言和python代码实现)
最新发布
qq_36130719的博客
07-26 557
一般情况下，在我们研究的回归模型中，都隐含的假定了因变量（Y）是定量的，而解释变量（X）是定量、定性（或虚拟变量）。当因变量（Y）为二值定性的情况：比如一个家庭是否拥有一所住房，如拥有 Y=1，不拥有 Y=0，则被称为线性概率模型。当因变量为二值时，X 与 Y 的关系如图中的点:要预测的值y为期望令根据员工满意度、月均工作小时、工伤事故、薪资水平四个影响因素(自变量)研究员工是否离职。一般情况下，在我们研究的回归模型中，都隐含的假定了因变量（Y）是定量的，而解释变量（X）是定量、定性（或虚拟变量）
matlab 多重比较,谈一谈两种常用的多重比较校正方法（附Matlab程序）
weixin_34177635的博客
03-16 2850
作者：kervin微信号：kervin_zhao在科学研究的统计分析中，我们往往会遇到多重比较校正问题。多重比较校正的方法很多，如Bonferroni、False Discovery Rate(FDR)、Random-field Theory (RFT)等等，各种校正方法各有优劣，具体应用时要根据自己的统计分析的数据特点进行选择。本文，笔者对Bonferroni和False Discovery R...
matlab多重比较lsd法,多重比较法-LSD I 附赠统计学最全思维导图~
weixin_28999575的博客
03-17 1322
原标题：多重比较法-LSD I 附赠统计学最全思维导图~文末附赠统计学最全干货导图~前面我们讲了方差分析，方差分析主要是用于多组均值比较的，方差分析的结果是多组均值之间是否有显著性差异，但是这个显著性差异是整体的显著性差异，可是我们并不知道具体是哪些组之间有显著性差异。所以就有了我们今天的多重比较，目的就是为了获取具体哪些组之间有显著差异。多重比较法方法有很多种，这篇主要介绍一下比较常用的一种LS...
matlab 多重比较,不同组数据大小不同，怎么使用matlab进行多重比较？
weixin_36201438的博客
03-16 2407
我的数据是五组进行比较，每组数据的数量不同，需要做方差分析，再进行多重比较，该怎么实现呢？第一组数据是536.662998807307173.008652246181140.534790069081124.887333623631553.885442004616157.415336470375168.753044659513第二组数据是153.968128201460153.66990023489...
fakenmc/pval_adjust:调整多重比较的 p 值-matlab开发
05-29
用于调整多重比较的 p 值的 MATLAB/Octave 函数。 给定一组 p 值，返回使用以下几种方法之一调整的 p 值：“holm”、“hochberg”、“hommel”、“bonferroni”、“BH”、“BY”、“fdr”、“sidak”或“无”。 这是 p.adjust R 函数的实现，其文档可以在http://www.inside-r.org/r-doc/stats/p.adjust找到。 与 R 函数相反，此函数不处理缺失值，并添加了一种额外的校正方法“sidak”，如https://en.wikipedia.org/wiki/Šidák_correction 中所述。 如果您在研究中使用此脚本，请引用以下论文： * Fachada N，罗莎 AC。 （2018）。 micompm：用于观察的多变量独立比较的 MATLAB/Octave 工具箱
使用python进行单因素方差分析（ANOVA）和事后多重比较(LSD)
thinkwindows的专栏
06-18 1148
使用python进行单因素方差分析（ANOVA）和事后多重比较(LSD)
MATLAB算法实战应用案例精讲-蜘蛛猴优化算法-MATLAB实现源代码
11-10
《MATLAB算法实战应用案例精讲-蜘蛛猴优化算法-MATLAB实现源代码》是一部深入探讨MATLAB在解决实际问题中的应用，特别是聚焦于蜘蛛猴优化算法（Spider Monkey Optimization Algorithm, SMOA）的专著。MATLAB作为一款...
MATLAB算法实战应用案例精讲-【数模应用】价格敏感度PSM分析(附MATLAB、python和R语言代码实现)
qq_36130719的博客
05-30 976
PSM模型，即价格敏感度测试，该模型是在70年代由Van Westendrop所创建，其目的在于衡量目标用户对不同价格的满意及接受程度，了解其认为合适的产品价格，从而得到产品价格的可接受范围及合理定价区间。该模型起初主要用于单一产品的价格测试，整个价格测试过程完全基于被访者的自然反应，没有考虑任何竞争对手的产品功能、定价策略，甚至没有考虑自身产品的任何成本信息、定价策略等。因此PSM模型相对适用于竞争对手较少的新品或者在行业内处于头部地位的产品。
scikit-posthocs:Python中的多个成对比较（事后）测试
05-05
scikit-posthocs是一个Python软件包，它提供成对多重比较的事后测试，通常在统计数据分析中执行，以评估组水平之间的差异（如果已获得ANOVA测试的统计显着性结果）。 scikit-posthocs与Pandas DataFrames和NumPy数组紧密集成，以确保快速计算以及方便的数据导入和存储。 对于在他们的工作中使用Python的统计学家，数据分析师和研究人员而言，该软件包将非常有用。 背景 Python统计生态系统包含多个软件包。 但是，它仍然有许多空白，并且R包和功能已经超越了它。 （版本1.2.0）提供的Student ， Wilcoxon和Mann-Whitney测试不适用于多个成对比较。 （版本0.9.0）具有TukeyHSD测试功能，该功能需要一些额外的动作才能流畅地集成到数据分析管道中。 还具有良好的辅助方法： allpairtest （适应外部
方差分析——多重比较
01-15
介绍方差分析的几种多重比较方法：LSD、LSR等等
python基于pingouin统计分析：pairwise_tests函数对多重比较进行校正的事后检验（Post-hoc tests corrected for multiple-comparison
statistics+insight+vista+power
11-27 701
python基于pingouin包进行统计分析：使用pairwise_tests函数对多重比较进行校正的事后检验（Post-hoc tests corrected for multiple-comparisons）、使用print_table函数可视化结果数据
多重比较multcompare
pluto21的博客
07-04 7313
% 对列（因素A）进行多重比较[c_A,m_A] = multcompare(stats,'estimate','column')% 对行（因素B）进行多重比较[c_B,m_B] = multcompare(stats,'estimate','row')结果图：调用multcompare对各处理进行多重比较[c,m,h,gnames] = multcompare(stats,'dimension'...
MATLAB统计分析-方差分析
10-31
介绍MATLAB统计分析中方差分析的内容，包括单因子、双因子和多因子方差分析。所在套餐：MATLAB核心知识点系列课程-优快云程序员研修院，不断更新和增加课程。
对方差分析的理解与应用-matlab实现
我的博客
02-07 4400
171180624 沈志杰
python绘制带有显著性差异的柱状图
pengbr的博客
07-21 5827
有的时候看文献会发现柱状图上标记有不同的字母，这其实是使用字母表示法来代表不同组之间的差异，不同的字母表示具有显著性的差异，相同的字母表示没有显著性差异。2、进行多重比较：如果ANOVA结果表明组间存在显著性差异，接下来进行多重比较测试，以确定哪些具体的组之间存在差异。字母标记法直观、清晰，可以有效地在图表或表格中展示复杂的比较结果，使得读者能够快速理解哪些组之间存在显著性差异。1、进行统计测试：首先，对数据进行适当的统计测试（如ANOVA），以确定组间是否存在显著性差异。
多重比较和多重比较陷阱
一个噗噗的博客
03-06 3663
方差分析中的多重比较 1.当拒绝原假设时，表明μi（i=1，2，…，k）之间的差异是显著的，但μ1与μ2、μ1与μ3、…、μ1与μk、…、μk-1与μk之间究竟是哪两个均值不同呢？ 这就需要做进一步的分析，所使用的方法就是多重比较方法（例如最小显著差异方法），它是通过对总体均值之间的配对比较来进步检验到底哪些均值之间存在差异。 2.方差分析中多重比较的作用是什么？ 答：多重比较方法是通过对...
matlab 卡方检验_【微技术】牧场数据分析方法介绍与应用——卡方检验与多重比较...
weixin_39873325的博客
11-24 3086
更多精彩推荐，请关注我们一、卡方检验常用以检验两个或两个以上样本量或构成比例之间差别的显著性分析，用以说明两类属性现象之间是否存在一定关系。通过统计样本的实际观测值与理论推断值之间的偏离程度，判定二分类事件之间的偏差程度。在Excel中可使用CHITEST函数实现卡方检验。案例a：为探究围产天数与胎衣不下的关系，现收集HR牧场不同围产天数牛只产后胎衣不下发病情况，如表1所示。表1 HR牧...
Matlab画不同指标的对比图
332295505的博客
07-22 650
深度学习指标结果图绘制，包括F1,Acc,Sp,Se,Pr等。数据可自行输入（一维列表的长度需要与评价指标个数相等）。各个模型名字可修改。
matlab算法实战应用案例精讲-【图像处理】三维重建(附matlab和python代码实现)
12-08
图像处理在计算机视觉领域有着广泛的应用，其中三维重建是一个重要的研究方向。通过对多个二维图像进行处理和分析，可以实现对三维场景的重建和可视化。下面就以matlab算法实战应用案例精讲三维重建为例，介绍其实现方法和代码。 首先，三维重建的实现需要用到一组二维图像，可以通过摄像机或者其他方式获取到。然后，在matlab中，我们可以使用一些图像处理工具包如Image Processing Toolbox或者Computer Vision Toolbox来进行图像处理和分析。比如，可以使用特征点匹配的方法来找到多个二维图像之间的对应关系，然后通过三角测量法或者其他三维重建算法来计算相应的三维点坐标。 同时，我们还可以使用matlab的绘图工具来对获取到的三维点云数据进行可视化展示，比如绘制三维点云或者三维曲面。这样，就可以实现对三维场景的重建和可视化，为后续的虚拟现实、增强现实等应用奠定基础。 此外，如果希望使用python实现三维重建，也可以借助一些图像处理和计算机视觉的库，比如OpenCV、numpy、scipy等。在python中，同样可以通过特征点匹配和三维重建算法来实现三维重建，并使用matplotlib等库来进行可视化展示。 综上所述，通过matlab或python实现三维重建需要结合图像处理、计算机视觉、数学建模等多个领域的知识和工具，通过对多个二维图像的处理和分析，实现对三维场景的重建和可视化。
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