大数据-算法-高维稀疏成对比较数据中的BradleyTerry模型.pdf

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。

成对比较矩阵matlab代码MCMLE Matlab代码，用于从有限和部分成对比较中进行等级恢复 抽象的 MCMLE是基于矩阵完成的MLE估计器，用于通过有限和部分成对比较来解决众所周知的秩聚合问题。 该问题被表述为一系列N个对象中每个对象的等级和潜在偏好得分的恢复。 对象i和j的偏好得分确定了它们之间进行比较以偏向一个或另一个的可能性。 输入信息是部分的，因为仅比较了对象的一个​​子集。 代码 运行MCMLE所需的所有代码都在MCMLE文件夹中。 输入参数 pMat：观察到的获胜概率矩阵 W：如果比较（i，j）对，则（i，j）元素为1的矩阵，否则为0。 p：观察概率，计算为所有对中比较对的比率。 eps：偏好分数估计所需的精度 L：每个比较对之间比较数的矩阵。 RMax：两个偏好得分之间的最大比率，如果设置为（-1），则为估计值。 Qi：常数，用于设置极端结果的截断水平（分数非常接近0或1）。 测试 在美国的地面温度数据集上提供了测试代码。 将MCMLE和Weather Simulation文件夹添加到路径后，从Weather Simulation文件夹运行test.m。

社会选择 Python程序用于计算著名的获胜者选择方法的获胜者，包括复数方法，径流方法，消除方法，Borda计数和成对比较方法（也称为Condorcet mthod）。 用法 准备一个csv文件，该文件代表选民的喜好时间表。 csv文件的第一行包含候选项。 任何字符串都可以用来代表候选人。 文件的其余部分由选民的喜好组成。 放在第一列的候选者被解释为最喜欢的候选者。 例如，如果有4位候选人和18位选民，则csv文件应如下所示： A,B,C,D A,B,C,D D,C,B,A B,C,A,D A,B,C,D A,B,C,D A,B,C,D B,C,A,D A,B,C,D B,C,A,D B,C,A,D B,C,A,D C,B,A,D C,B,A,D C,B,A,D D,C,B,A C,B,A,D D,C,B,A A,B,C,D 在命令行中以csv文件作为参数运行sc.py ： $

此资源为运筹学内容附有ppt课件，请先详读课件，再看代码，易懂

To improve the accuracy of color image reproduction from displays to printers, an adaptively spatial color gamut mapping algorithm (ASCGMA) is proposed. In this algorithm, the compression degree of out-of-reproduction-gamut color is not only related to the position of the color in CIELCH color space, but also depending on the neighborhood of the color to be mapped. The psychophysical experiment of pair comparison is carried out to evaluate and compare this new algorithm with the HPMINDE and SGCK