文件名称:boothomvart:方差检验 T 分析方法的 Bootstrap 同质性。-matlab开发
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更新时间:2024-06-21 06:33:52
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bootstrap 是一种通过独立地以相等的概率(蒙特卡罗重采样)重新采样单个数据集来估计统计量可变性的方法。 允许估计潜在分布未知或样本量较小的度量。 他们的结果与这些分析方法的统计特性一致(Efron 和 Tibshirani,1993)。 “bootstrap”这个名字来源于“用你自己的引导程序拉起自己”的表达,指的是引导程序的基本思想,从数据中进行替换采样。 通过这种方式生成了大量的“引导样本”,每个样本的大小都与原始数据集相同。 从每个引导样本中计算出感兴趣的统计参数(Wehrens 和 Van der Linden,1997)。 在这里,我们使用非参数 Bootstrap。 非参数引导程序更简单。 它不使用模型的结构来构建人工数据。 相反,数据直接用补充重新采样。 方差齐性检验是许多科学应用中的有用工具。 Boos 和 Brownie (2004) 以及 Conover
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