文件名称：马氏距离matlab原代码-ipinpin:ipinpin
文件大小：85KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 20:24:08
系统开源
马氏距离matlab原始代码使用第i阶统计量的基于置换的信息普遍性推断：i-pinpin 这是Hirose（2019）提出的针对解码准确性的二级统计测试的MATLAB实现。 iPinPin是Allefeld等人（“ Carsten Allefeld，KaiGörgen和John-Dylan Haynes”提出的“基于最小统计的基于排列的流行推断”的扩展，“基于信息的成像的有效总体推断：从第二个级别t检验以进行普遍性推断”，NeuroImage 2016 ，.）。 i-PinPin提供了一种方法来执行类似信息量度的组级别统计测试，例如分类准确性，马氏距离，相似性指数等。 ipipi.m（iPinPin的实现）[H，prob，stat] = ipipi（SD，PD，g_0，i，alpha，homogeneity） （N：参与者人数，Np：每个参与者的排列数量） 输入： SD：实验中的样本解码精度（N x 1矩阵） PD：排列解码精度（N x Np矩阵） g_0：患病率阈值，gannma0（0到1之间的实数默认值：0.5） i：订单统计信息的索引（正整数，默认值：1） alpha：统计阈值（
【文件预览】：
ipinpin-master
----ipipi.m(3KB)
----Apply_Real_Experimental_Results.m(667B)
----artificial_data_1.m(1KB)
----LICENSE(34KB)
----README.md(4KB)
----artificial_data_2.m(2KB)
----Real_Experimental_Results.mat(68KB)