该函数可用于在样本数据组之间进行多重比较。
Bonferroni 校正用于保持错误报告低于某个 ALPHA 值的差异的总机会。
例如，考虑一个有四名患者的实验。 他们的体温是在早上 8 点、中午和下午 5 点测量的。 此功能可用于测试上午 8 点和中午之间、中午和下午 5 点之间以及上午 8 点和下午 5 点之间的温度是否存在差异。
2022-02-20 16:03:14
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随着实验系统规模的不断扩大，系统运行成本高、周期长等问题逐渐显现，这就造成了实验数据获取困难、可供分析的实验数据量偏小等问题。因此，有必要通过合理的模型和方法分析原始数据的特点，对实验数据进行建模预测，获得足够的数据来对系统进行下一步的分析。针对此问题，以灰色理论为基础，在非等间距GM（1，1）灰色预测模型的基础上，首先加入残差校正模型来提高预测精度，同时对于原始数据具有周期性的情形，建立周期补偿序列，最终建立起了带周期校正的灰色残差数据预测模型。最终的实验结果表明，该模型在用于对周期性数据的预测时，准确率相对于不带周期校正的预测模型有所提高。
2022-02-18 20:55:29
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利用相机阵列获取三维信息实现三维集成成像与显示时，为消除相机阵列空间位置偏差对元素图像阵列的影响，提高再现三维图像的质量，以相机阵列记录系统为基础提出了一种元素图像阵列校正方法。通过特征点位置坐标以及相机位置平移误差和旋转误差的计算，分析了相机阵列位置平移误差和旋转误差与元素图像间的关系，以及校正算法的精度。利用光学实验对该算法进行了验证，结果表明，此方法可有效消除相机阵列位置偏差对元素图像阵列的影响，并且校正后再现三维图像质量明显优于误差图像，峰值信噪比提高了33.6%，实现了基于三维集成成像相机阵列获取的元素图像校正，满足了集成成像的显示要求。
2022-02-12 20:38:21
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我收集的许多关于投影方面的资料，里面东西不少，所以分有点高，学GIS的就下吧，对开发，学习和使用GIS都有很大的帮助（基础嘛(*^__^*) 嘻嘻……）。
2022-02-04 03:43:14
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1.课程设计目的
2.数据介绍
3.实验步骤
3.1几何校正
3.2影像裁剪
3.3监督分类
3.4分类器选择
3.5分类后处理
3.6精度验证
3.7土地利用专题图
3.8土地利用变化图
3.9计算NDVI归一化植被指数与植被覆盖度FV
4.实验小结与感想
5.附录用图
2022-01-24 09:05:13
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