克拉克误差网格方法用于评估被测血糖测量技术与静脉血糖参考测量之间差异的临床意义。 该方法使用笛卡尔图，其中被测技术预测的值显示在 y 轴上，而从参考方法接收的值显示在 x 轴上。 对角线代表两者之间的完美一致性，而线下方和上方的点分别表示对实际值的高估和低估。 A 区（可接受）代表与参考值相差 ±20% 或处于低血糖范围 (<70 mg/dl) 的葡萄糖值，当参考值也在低血糖范围内时。 该范围内的值在临床上是准确的，因此以正确的临床治疗为特征。 B区（良性错误）位于A区上方和下方； 这个区域代表那些偏离参考值的值，增加了 20。落入区域 A 和 B 的值在临床上是可接受的，而区域 CE 中的值是潜在的危险，并且有可能使临床上重大错误。 [1-4] 句法： [总计，百分比] = clarke(y,yp) 输入： y = 参考值 (mg/dl) yp = 预测/估计值 (mg/dl) 输出

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该函数制作归一化直方图，即概率密度函数的估计。 直方图的面积等于 1，因为该面积低于理论 PDF 函数。 您可以使用此脚本的输出将经验数据与特定分布的理论 PDF 进行比较。 输入： 数据 - 经验数据bins - 直方图 bins 的数量视图（可选）- 1 = 将直方图绘制到图中，0 = 仅获取值（0 是默认值） 输出： h - 直方图条的标准化“高度” x - 箱的中心

2：如何从频率分布直方图中估计中位数？ 前四个小矩形的面积和=0.49 2.02 后四个小矩形的面积和=0.26 分析：1.在样本数据中，有50%的个体小于或等于中位数，也有50%的个体大于或等于中位数，结论：在中间找 2.是在0和4.5这条线段的中间吗？（回忆：矩形面越大，包含个体越…） 总结：在频率分布直方图中，把频率分布直方图划分左右两个面积相等的分界线与x轴交点的横坐标称为中位数。 注:图中的数据是小矩形的面积即频率 上图中，设中位数为x，则 0 . 02 0 . 04 0 . 06 0 . 14 0 . 25 0 . 22 0 . 15 0 . 08 0 . 04 月均用水量 / t 频率 / 组距 o 4 . 5 4 3 . 5 3 2 . 5 2 1 . 5 1 0 . 5 0 . 50 0 . 40 0 . 30 0 . 20 0 . 10

统计信号处理理论－估计与检测理论.Kay

某些曲线拟合或平滑工具可以从数据中预期的噪声方差的知识中受益。 卡尔曼滤波器使用此信息，还有一些样条拟合工具。 所以我写了一个函数来从信号向量中提取噪声方差。 它也适用于数组的任何指定维度。 使用此代码的一些示例： 简单的线性数据，纯加性 N(0,1) 高斯噪声： t = 0:10000; x = t + randn(size(t)); mv = 估计噪声（x） MV = 1.0166 添加到正弦波的高斯噪声（标称方差 = 0.01） t = linspace(0,1,1000)'; x = sin(t*50) + randn(size(t))/10; mv = 估计噪声（x） MV = 0.0096887 纯高斯噪声，标称方差为 9。（请注意，对于这种特殊情况，var 可能是更好的估计量......） mv = 估计噪声(3*randn(2,3,1000),3) MV =

此脚本显示如何从给定的扩散加权 MRI 数据集计算笛卡尔张量 ODF。 该方法保证估计的 ODF 是正定的或至少是半正定的。 此实现基于 Y. Weldeselassie、Angelos Barmpoutis 和 S. Atkins 的文章“Symmetric Positive Positive-Definite Cartesian Tensor Orientation Distribution Functions (CT-ODF)”，In the Proceedings of MICCAI, 2010

英文的资料，很有用，运动估计块匹配算法。