一组数据差异性分析

分解系数,把高频的系数全部去掉.

可以利用数据处理工具中的直方图直接做,只是自己要将接收区间选择好,首先先将数据排序,然后选择区间点（等距）,比如最小值为6.5,最大值为10.9,可设接收点为6.4,6.8,7.2,.直到大与10.9

表1和表2用两种方法给出皮尔森相关系数r和P值（Sig）表1：r=1,P=0.945>0.05没有相关性表1：r=1,P=0.200>0.05没有相关性表3用了ANOVA（方差分析）分析显著性P=0.

其实用SPSS分析时,要分析数据是否服从正态分布一般可以万采取下列几种做法1、K-S检测,在explore中会有这一选项,在非参数检验中也有,它会给出一个sig,你通过看这个数就可以判断数据是否服从正

一般是以0.05作为界限,这是比较通用的规则.你的数据并不严格服从正态分布,因为Shapiro-Wilkstest的P值为0.017.考虑到Shapiro-Wilkstest有较高的检验效能（相对于其

需要分析的太多了,你得把结果截图,贴出来,这样大家就能给你分析了

你做的这方面叫做“小波分析对信号奇异性检测”.小波确实有这方面的应用.建议你直接去图书馆借《MATLAB小波分析（张德丰等编著）》（第二版）,第一版有没有我不不知道哈.其中有一节就专门讲如何用小波检测

先画原始数据的散点图,散点大致呈线性分布,可以用y=ax+b方程来回归其次是在excel中根据系数计算公式计算,公式如下：利用excel进行计算,最后得出b=-41.2169  a

1、统计每个数出现的频率,频率最大的数出现的可能性最大.2、如果你统计的量是连续的,可以先估计概率密度函数,概率密度函数最大地方的点可能出现的概率最大.估计概率密度的方法有核密度估计等.再问：这个问题

fft(y)再问：我不懂呀，能不能详细点，但是没学过FFT语句，课本上也没有。谢谢~再答：Y4=fft(y,Nn);%y为你要做FFT变化的数组，Nn为y的长度，得到的Y4就是y对应的频谱fre=ab

可以的,先检验数据类型,选择统计方法参数或者非参数

平均数、众数、中位数这三个统计量的各自特点是：平均数的大小与一组数据里的每个数据均有关系,其中任何数据的变动都会相应引起平均数的变动；众数则着眼于对各数据出现的次数的考察,其大小只与这组数据中的部分数

这个“多组数据的差异性”具体指什么呢?是他们的均值、方差、分布还是别的,如果是上面的三者,excel都能做到.你可以检验他们的均值是否相等,用两独立样本t检验,三组样品可以用方差检验.t值和P值是等价

"X:[1.441.28-0.48-2.531.682.25-3.910.212.141.93.612.27]Y:[2.171.43-1.25-2.581.292-3.970.051.841.564.

可以用函数regress()来解决.[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X)b——拟合线性函数的系数bint——系数b的置信区间r——残值向量rint——残值的置信区间st

不一定要求都正态分布的,因为分析方法有很多,针对数据情况合适选用,如t检验,χ2检验等等检验方法；数据转换后分析不影响结果的一般情况下,虽然数据是变了,但数据间关系及差异情况是不会变的,要不然就不会有

数据在哪里需要文字分析吗我的邮箱发给你了把数据和借鉴的论文一起发来哈

设5个数据分别在A1到A5单元格最大差值=MAX(A1:A5)-MIN(A1:A5)最小差值=MIN(ABS(A1-A2),ABS(A1-A3),ABS(A1-A4),ABS(A1-A5),ABS(A

MATLAB中现成的回归分析函数regress()再问：求问这个回归分析函数默认的使用最小二乘法么？具体肿么编程呀？再答：它就是使用的最小二乘法，使用方法你可以调用helpregress再问：>>cl

你是希望白天和晚上产出数不一样,还是产出数分布不一样.如果是前者可以用非参数检验,后者可以用独立样本T检验.