做一个独立的样本，2-tailed Mann-Whitney U 检验（最常见的用例）。 Matlab 的ranksum 函数只输出第一个样本的ranksum，而不是U。这与p（第一个输出参数）、ranksum（第二个输出参数）和U（第三个输出参数）一起输出。

用于非线性格兰杰检验，Matlab编程代码，输入自己的数据即可。

stata做时间序列数据( Time series data )，截面数据( Cross-sectional data )和面板数据( Panel data )的内生性检验

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12.3 实例的SPSS输出结果详解 （1）巴特利特球度检验和KMO检验 首先表15-3显示了对数据进行因子分析适用性检验 的结果。巴特利特球度检验统计量的观测值等于119. 915,。如果显著性水平等于0.05，由于概率P值小于 显著性水平，应拒绝原假设，认为相关系数矩阵与 单位阵有显著差异。同时，KMO值为0.763，根据Kai ser给出的KMO度量标准可知原有变量适合进行因子 分析。

Fisher 精确检验是一种统计检验，用于确定两个分类变量之间是否存在非随机关联 [1]。 使用 2 x 2 或 2x 3 列联表进行 Fisher 精确检验的工作已被其他人轻松完成。 但是，nxm 列联表尚未找到，或者计算错误。 该函数有效地处理了使用 nxm 列联表的 Fisher 精确检验。 至于功能： [ Sig,PValue,ContigenMatrix ] = FisherExactTest( XVector,YVector ) 输入：两个变量X，Y的数据作为XVector和YVector 或者您可以只输入列联表。 输出：如果 X 和 Y 关联，“Sig”返回 1，否则返回 0 "PValue" 返回计算出的 p 值“ContigenMatrix”返回 nxm 列联表请从“Controlcenter.m”开始，这里有两个简单的例子进行说明。 如果您打开算法，将说明算法的清晰描

光学检测领域公认的权威经典书籍，内容涉及各种光学干涉测量理论、干涉图分析、Zernike多项式、非球面检验等，值得从事该领域的研究人员认真学习。中英文内容

单向重复测量方差分析用于分析自变量和因变量之间的关系。 它是相关组 t 检验的扩展，其主要优点是控制可能影响因变量的干扰变量或个体差异。 与独立组方差分析（受试者间）相比，重复测量程序通常更强大（即导致更大的可能性通过假设拒绝错误的零值）。 从统计上讲，这是因为参与者之间的个体差异导致的不需要的可变性（错误）可以量化并从 F 比率的分母中删除。 此过程需要较少的参与者，但它可能会引起研究混淆，例如顺序或实践效果以及参与者偏见。 总可变性分为两个部分： - 科目之间。 由于参与者之间的个体差异而导致的分数可变性。 - 科目内。 受试者内部变异性细分为以下组成部分： -治疗。 处理平均值之间的差异（与独立组方差分析中的 MS 相同）。 -剩余的。 剩余的或不需要的错误可变性（可以被认为是对参与者的治疗效果的不一致）。 它需要输入 X 数据矩阵（矩阵的大小必须是 n×3；因变量=第 1

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