当方差异质时的均值相等近似检验 - Matlab开发

在方差未知的情况下，利用MATLAB的ttest2函数对两个样本的均值差异进行了检验。

使用MATLAB的ttest2函数，针对两个样本的均值差异进行了方差未知的t检验。

MATLAB 的股票投资组合构建功能，真的是金融里的一个老牌利器了，尤其是搞量化的小伙伴，用起来得心应手。它用的是均值方差模型，说白了就是在控制风险的前提下，尽量让收益最大化。 历史收益数据的，在Stock-Portfolio-Builder-master项目里都有封装好的脚本，省去了不少手动采集的麻烦。你只要喂给它一份股票的历史价格数据，它就能自动算出每日收益率，响应也快，逻辑也清晰。 期望回报和方差的计算，也就几行代码的事，用的是 MATLAB 自带的统计工具箱。平均收益率越高，预期越好；方差越大，波动也就越高。两者一起看，才能挑出那些“收益高但风险低”的宝藏组合。 讲协方差矩阵有点抽象，

如果你在做数据，想了解如何使用 T 检验进行均值比较，这篇文章挺适合你。T 检验可以你判断不同样本的均值是否存在显著差异，常用的有单样本、独立样本和配对样本 T 检验。尤其是对比两组数据时，T 检验会是你工具。t 值的计算方法也简单，主要看样本是否来自正态分布。，如果你还在为如何进行均值比较烦恼，不妨试试 T 检验，效果蛮不错的！另外，文章中还给出了相关的工具，比如 SPSS 和 MATLAB，你也可以看看哦。每种工具的使用方法都不一样，了解不同的实现方式会让你在时更加得心应手。

这个函数详细介绍了图像处理中模糊C均值聚类的应用。

当X1、Y1、Z1为长度相同的向量时，函数plot3()将绘得一条分别以向量X1、Y1、Z1为x，y，z轴坐标值的空间曲线；当X1、Y1、Z1均为m×n的矩阵时，函数plot3()将绘得m条空间曲线，其中，第I条空间曲线分别以X1、Y1、Z1矩阵的第I列分量为x，y，z轴坐标值的空间曲线。

在SPSS统计分析基础教程中，讨论了两个总体比率之差的检验。对于大样本情形，p1-p2的抽样分布近似服从正态分布。

本资源提供了一篇论文的 MATLAB 仿真程序代码，该论文研究了如何在存在溢出情况时估计差异。论文提出的算法在 Stata、R 和 MATLAB 中均有实现，相关代码包含在本资源中。

MATLAB中的置换测试（也称为随机测试）用于评估两个样本之间的均值差异。此测试支持单尾和双尾检验，提供p值、观察到的差异和效应大小（Hedges g）。用户可以选择使用直方图可视化结果，并进行精确测试，考虑所有可能的排列。