Dunn 检验是 Holm-Sidak 多重 t 检验的非参数模拟。 当您使用 Kruskal-Wallis 检验时，您知道您的组之间是否存在差异，但您无法对每对夫妇应用 KWtest，因为总体误差 > alpha（邦费罗尼不等式）。 通过 Dunn 的测试，您可以使用多个降压比较突出显示差异的位置。 该算法需要统计工具箱。

基于MATLAB的狄克逊检验法判别，可以用于排除离群数据，增加收集信息值的可靠性，并且基于排除后的数据组求出算术平均值。

主要介绍了Python基于matplotlib画箱体图检验异常值操作,涉及Python针对xls格式数据文件的读取、matplotlib图形绘制等相关操作技巧,并附带xls数据文件供读者下载参考,需要的朋友可以参考下

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本程序是有关泊松过程的模拟、检验及参数估计

（一）Mann-Kendall突变检验的原理 对于时间序列X，（含有n个样本），构造一个秩序列： 秩序列 是第i个时刻数值大于j个时刻时，数值个数的累加。 二、Mann-Kendall突变检验 (k=2,3,…,n) (4.4.6) 其中 （j=1,2,…,i）

matlab精度检验代码密度演化-AWGN 子文件夹中的main.m包含GA的原型互逆信道近似（RCA），例如多边缘类型（MET）LDPC码的密度演化迭代解码阈值的近似。 使用S.-Y.Chung GD Forney，TJ Richardson，R.Urbanke文章中的RCA构造代码关于香农极限0.0045 dB以内的低密度奇偶校验码的设计，IEEE通信字母5（2），58- RCA方法在S.-Y.Chung中有详细介绍，第60页，2001年。 麻省理工学院麻省理工学院的论文，2000年。在Matlab和GNU Octave 5.1的旧版本（2011年）和新版本（2018年）上进行了测试（比Matlab慢几倍）。 RCA-GA是从运行时间和准确性快速进行DE近似的最佳方法之一。 Protograph RCA不需要生成Protograph，可使用带环围/ EMD（）的模拟退火或其他QC扩展方法直接将其抬高。 profgen.m-基于AWGN信道下LDPC码度分布优化的基于密度演化的GA近似。 取自亚历山大·德·贝纳斯特（Alexandre de Baynast）。 由于lsqlin实施工

matlab精度检验代码微型计算机 基于Chen等人的论文“用于域自适应的边缘化堆叠降噪自动编码器”，对边缘化堆叠降噪自动编码器（mSDA）的实现和使用。 al（2012）。 本文提供了MATLAB代码，并在处提供了MATLAB和Python的实现（后者是对MATLAB代码的严格翻译）。 mSDA的此实现基于作者提供的示例代码以及本文中的方程式。 最终，该Python实现比其提供的实现稍有优化，并且希望包含更多说明性的变量名和注释。 此外，尽管在本文中作者提供了主要mSDA算法的字面MATLAB实现，但他们也进行了描述，但没有给出对高维数据的更快逼近的实现。 该项目还包含此近似值的实现。 所有这些都在msda.py中完成。 最后，为了演示mSDA的功能，该项目包含一个简单的示例应用程序：从几个类别中进行文档分类，即众所周知的20个新闻组数据集。 数据预处理（将原始数据转换为单词包）在process_data.py中从头开始，并且stop_words.txt中包含一个常用的停用词列表。 process_data.py还包含将数据分为训练集和测试集并选择最常用功能（如作者所暗示的那样）的方

matlab精度检验代码图卷积网络（GCN） 与以前的最佳模型相比，我们实施了GCN来预测自闭症谱系障碍（ASD），并且准确性提高了约10％。 GCNC²P模型 图卷积和图池化的影响 对邻接矩阵A和特征矩阵H的影响 图上效果的图示 依存关系 张量流 大熊猫 脾气暴躁的 斯克莱恩 tqdm 工作流程 1.准备 将ABIDE_fc.mat转换为csv文件，以便Python可以轻松读取数据。 创建一个名为“ FC_norm”的目录。 然后，在MatLab中运行 converter.m 2.预处理和创建数据集 使用data.py生成一个pickle文件，其中包含训练，验证和测试数据集。 这是为了确保数据集的分割在train.py的多次运行中是相同的，因为数据在分割之前已经洗牌了。 （数据路径在config.py中指定： DATA_dir，left_table_file，matrices_dir，pickle_path，upsampled_pickle_path） $ python data.py 或根据指定拆分的json文件生成数据集（默认为“ split_ids.json” $ python

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