文件名称：pbootkanovahet:异方差 Krishnamoorthy 程序下的参数自举方差分析。-matlab开发
文件大小：4KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-19 10:46:30
matlab
当方差未知时，用于比较 k 个正态分布总体均值的 ANOVA F 检验不适用。 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。 这里提到的引导程序是参数程序：具有通常的正态性假设和异质误差方差的单向随机或固定模型。 根据 Lee (1994) 的说法，参数引导结果比非参数更准确。 在这里，我们开发了Krishnamoorthy等人的m函数。 (2007) 具有不等方差的方差分析的参数自举方法。 根据其结果。 在 I 类错误率方面，它是其他三个比较测试中最好的。 语法：函数 pbootkanovahet(x,s,alpha) 输入： x – 数据 nx2 矩阵（Col 1 = 数据；Col 2 = 示例代码） s - 启动时间或 Bootstrap 模拟次数（重采样） alpha - 显着性水平（默认值 = 0.05）
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pbootkanovahet.zip