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如何检验matlab测量值之间的显着性差异？

在Matlab中，可以使用统计学方法来检验测量值之间的显着性差异。以下是一种常用的方法：

方差分析（ANOVA）：适用于比较三个或更多组之间的差异。它基于假设，即各组的观测值来自于相同的总体分布。可以使用Matlab中的anova1函数进行一元方差分析，anova2函数进行二元方差分析。
t检验：适用于比较两个组之间的差异。t检验基于假设，即两个组的观测值来自于相同的总体分布。可以使用Matlab中的ttest函数进行单样本t检验、双样本t检验、配对样本t检验。
非参数检验：适用于数据不满足正态分布假设的情况。常用的非参数检验方法包括Wilcoxon秩和检验、Mann-Whitney U检验、Kruskal-Wallis检验等。可以使用Matlab中的ranksum函数进行Wilcoxon秩和检验，mannwhitneyu函数进行Mann-Whitney U检验，kruskalwallis函数进行Kruskal-Wallis检验。
相关性分析：适用于研究两个变量之间的相关性。可以使用Matlab中的corrcoef函数计算相关系数，使用corrplot函数绘制相关性矩阵图。
多重比较校正：当进行多个假设检验时，需要对显著性水平进行校正，以控制错误发现率。常用的多重比较校正方法包括Bonferroni校正、Benjamini-Hochberg校正等。

需要注意的是，以上方法仅为常用的统计学方法之一，具体选择哪种方法取决于数据类型、样本量、研究设计等因素。在实际应用中，还需要根据具体情况进行选择和判断。

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write.csv( cor, "PW.csv") cor(test, method = "pear") cor #注意我们使用列表删除时的差异 # 将相关矩阵保存到硬盘上的文件中 write.csv...我们还将检查一些模型假设，包括是否存在异常值以及检验之间是否存在多重共线性（方差膨胀因子或 VIF）。其中一些代码可帮助您将残差、预测值和其他案例诊断保存到数据帧中以供以后检查。...F 统计量之后的显着性项提供了针对没有预测变量的仅截距模型的综合检验（您的模型是否比仅平均值更好地预测您的结果？）...，显着性检验标志着案例作为潜在的异常值。请注意，发现异常值的一种方法是寻找超出均值 2 个标准差以上的残差（均值始终为 0）。接下来，让我们绘制一些模型图。...注意第二个图，如果残差是正态分布的，我们会有一条平坦的线而不是一条曲线。使用多元回归来显示系数如何是残差的函数现在，让我们看看系数是如何作为残差的函数的。我们将从之前的回归中构建 T1 的系数。

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AAAI 2018 | 南京大学提出SSWL：从半监督弱标注数据中学习多标签学习问题

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