几组方差不齐均值间的比较应该用统计方法-搜答案-搜搜考试网

按照你的意思,这组数据是已知的.那就好办了,只要创建一个数组,将这些数据存进去就可以了.下面是代码：#includeintmain(){floata[100];inti;floatmax,min

one-wayANOVA方差分析项的postHoctest分别有二选项:1.假设方差齐时有一系列的分析方法可选.2.假设方差不齐时又有一系列的分析方法可选.再者,为保证统计准确,如果方差不齐,可以进行

我认为均值向量就是对应的n维个变量的均值,协方差矩阵的对角线就是其对应的方差值,这样带入正态分布的概率密度函数可以了

独立样本T检验结果中含两种检验：方差齐性（Levene）检验和均值T检验.方差齐不齐是判断用哪一种方式分析两样本的差异性,与两样本有无差异无关.是否具有差异性只要看相对应的T检验的sig.值即可.所以

首先,样本的概念,然后取为不同的样本均值的总体值的一部分实际上是一个变量,当然,样品的平均值.当样品无穷大,样本均值=群体平均2方差的意思是,因为样本均值实际上是一个变量,当然,方差,因为它是不同的整

2.假设方差不齐时又有一系列的分析方法可选.再者,为保证统计准确,如果方差不齐,可以进行对数,倒数或函数的转换,选择适当的转换形式,直到齐性检验变为不显著.如果还不行就只能用非参数的单因素分析.如果非

非参数检验一般是用于小样本的,用分析----非参数检验----两个相关样本(或者独立样本)样本大于30的话可以用T检验,有个方差不齐的修正模型

这话的意思似乎应该是：多组数据经方差齐性检验后方差不齐（因此不能使用方差分析）,采用K-W非参数检验.结果发现在0.05显著性水平上多组间差异显著.

data={1,2,3,4,5,6,1,2,3,4,2,3,4};平均数Mean[data]标准差StandardDeviation[data]方差Variance[data]

方差分析由于涉及三组以上,因此比t检验需要有更多的注意问题.目前临床最常见的错误就是关于两两比较方面的.对于三组及以上资料,一般来讲,采用方差分析得到的F值是一个组间的总体比较.例如三组间比较如果有差

若x1,x2,x3.xn的平均数为m则方差s^2=1/n[(x1-m)^2+(x2-m)^2+.+(xn-m)^2]再问：均值呢再答：DX=npq（其中n为试验次数，p为在一次试验中事件A发生的概率，

matlab求均值,方差

mean（）std()用这两个函数

可以.设这10个数按顺序排列为：x1、x2、x3、……、x10；设前4个数的方差=M,平均数=a,后6个数的方差=N,平均数=b,这10个数的方差=X,它们的平均数=﹙1／10﹚×﹙4a＋6b﹚；则由

EX拔=EX=0DX拔=DX/n=DX/50E(s^2)=DX

秩转化的方差分析两两比较,snk或者lsd再问：不好意思，能稍具体么，怎么进行秩转化呀...最近毕业论文焦头烂额.....

=avr()

E(X)=p+1/2*2那么由于p非负,那么P(X=0)=(1/2-p)>=0那么p

帮你写好了.这是画图的效果clearall,closeall,clc;%修改a和b确定随机变量的范围a=-1;b=1;X=(rand(100000,1)*(b-a))+a;%均值和方差m=mean(X

mode-stat-1-输入数据-AC-shift-1-4-σx-^2-=按以上步骤操作.

你的f（x）积分下限不对,lnX值域是＋—无穷