pbootkanovahet:异方差 Krishnamoorthy 程序下的参数自举方差分析。-matlab开发

时间:2021-05-30 16:59:50
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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:2021-05-30 16:59:50
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)
【文件预览】:
pbootkanovahet.zip

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