湿度传感器开发参考资料

FDR_Decryption_v2.3

错误发现率是一种控制跨多个假设的 alpha 错误的统计方法，控制错误拒绝假设的预期比例而不是家庭错误率。 看： Benjamini, Y. 和 Yosef, H. (1995)。 控制错误发现率：一种实用且强大的多重测试方法。 皇家统计学会杂志，57(1)，289-300。http://www.jstor.org/stable/2346101

伊辛模型matlab代码FDRhmrf 该软件包专为 [1] 中提出的错误发现率 (FDR) 控制程序而设计。 该 FDR 程序基于双参数 Ising 模型（经典的隐马尔可夫随机场）和局部显着性指数（LIS；[2,3]），旨在在控制 FDR 的同时最小化错误未发现率 (FNR)在给定级别，尤其是对于 3D 空间数据，例如神经影像数据。 这个包是用 C++ 编写的，可以被 MEX 从 Matlab 调用。 提供了示例，有关详细信息，请参阅。 请引用此包的文章 [1]，该包可用。 [1] Shu, H.、Nan, B. 和 Koeppe, R.（2015 年）。 “通过隐马尔可夫随机场对神经影像进行多重测试”。 生物识别，71, 741-750。 @article{shu2015multiple, title={Multiple testing for neuroimaging via hidden Markov random field}, author={Shu, Hai and Nan, Bin and Koeppe, Robert}, journal={Biometrics}, v

CSP工具FDR