MATLAB用for循环计算两个矩阵每列的双样本t检测
时间: 2023-07-12 16:07:47 浏览: 55
可以使用以下代码实现:
```matlab
% 生成两个矩阵
A = rand(100, 10);
B = rand(100, 10);
% 计算每列的均值和标准差
meanA = mean(A);
stdA = std(A);
meanB = mean(B);
stdB = std(B);
% 初始化t值矩阵
tValues = zeros(1, size(A, 2));
% 循环计算每列的t值
for i = 1:size(A, 2)
tValues(i) = (meanA(i) - meanB(i)) / sqrt((stdA(i)^2/size(A, 1)) + (stdB(i)^2/size(B, 1)));
end
% 输出t值矩阵
disp(tValues);
```
其中,`rand(100, 10)`表示生成一个100行10列的随机矩阵,`mean`和`std`分别计算矩阵的均值和标准差,`size`获取矩阵的行数和列数,`zeros`初始化t值矩阵,`sqrt`计算平方根,最终将t值矩阵输出。
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对于两个矩阵A和B,我们可以使用循环来分别取出每一列,然后进行Wilcoxon秩和检验,计算p值。
以下是一个示例代码:
```matlab
A = randn(10,5); % 生成10行5列的随机矩阵A
B = randn(10,5); % 生成10行5列的随机矩阵B
p_values = zeros(1,size(A,2)); % 初始化存放p值的数组
for i = 1:size(A,2) % 遍历每一列
[p,~,~] = ranksum(A(:,i),B(:,i)); % 计算p值
p_values(i) = p; % 存储p值
end
disp(p_values) % 显示每一列的p值
```
执行上述代码后,将输出一个包含每一列p值的数组。
Matlab用嵌套for循环解topsis法,计算有两个属性、六个方案的例题
Topsis法是一种多属性决策分析方法,用于对多个评价对象进行排序。以下是使用嵌套for循环在MATLAB中实现Topsis法的示例代码,其中有两个属性和六个方案。
```matlab
% 样本矩阵
X = [6, 5; 7, 3; 8, 1; 4, 9; 5, 8; 3, 7];
% 权重向量
w = [0.6, 0.4];
% 归一化矩阵
for i = 1:size(X, 2)
X_norm(:,i) = X(:,i)./sqrt(sum(X(:,i).^2));
end
% 确定正理想解和负理想解
for i = 1:size(X_norm, 2)
if w(i) == max(w)
V_plus(i) = max(X_norm(:,i));
V_minus(i) = min(X_norm(:,i));
else
V_plus(i) = min(X_norm(:,i));
V_minus(i) = max(X_norm(:,i));
end
end
% 计算距离
for i = 1:size(X_norm, 1)
S_plus(i) = sqrt(sum((X_norm(i,:) - V_plus).^2));
S_minus(i) = sqrt(sum((X_norm(i,:) - V_minus).^2));
end
% 计算综合得分
for i = 1:size(X_norm, 1)
C(i) = S_minus(i) / (S_minus(i) + S_plus(i));
end
% 输出结果
disp(['方案1得分:', num2str(C(1))]);
disp(['方案2得分:', num2str(C(2))]);
disp(['方案3得分:', num2str(C(3))]);
disp(['方案4得分:', num2str(C(4))]);
disp(['方案5得分:', num2str(C(5))]);
disp(['方案6得分:', num2str(C(6))]);
```
这段代码的输出结果将是每个方案的得分。