方差matlab代码

方差的计算可以使用以下代码：

I = imread('');
dark_I=double(I)/255;
avg=mean2(dark_I); %求图像均值
[m,n]=size(dark_I);
s=0;
for x=1:m
    for y=1:n
        s=s + (dark_I(x,y)-avg)^2; %求得所有像素与均值的平方和。
    end
end
a1=var(dark_I(:)); %第一种方法：利用函数var求得。
a2=s/(m*n-1); %第二种方法：利用方差公式求得
a3=(std2(dark_I))^2; %第三种方法：利用std2求得标准差，再平方即为方差。

其中，`I`是输入图像，`dark_I`是将图像转换为浮点类型的变量，`avg`是图像的平均值，`[m,n]`是图像的尺寸。
最后，根据不同的计算方法，方差可以通过`a1`、`a2`或`a3`来表示。

相关问题

求一元多项式方差matlab代码

一元多项式的方差是指多项式随机变量的离散程度，计算方法是将多项式的每个系数视为一个随机变量，然后计算这些随机变量的方差。

下面是使用MATLAB编写的一元多项式方差的代码：

function variance = polynomial_variance(coefficients)
    n = length(coefficients);
    sum_x = 0;
    sum_x2 = 0;
    
    % 计算多项式x的期望和期望的平方
    for i = 1:n
        x = i - 1;
        sum_x = sum_x + x * coefficients(i);
        sum_x2 = sum_x2 + x^2 * coefficients(i);
    end
    
    % 计算方差
    variance = sum_x2 - (sum_x^2) / n;
end

上述代码中，`coefficients`表示多项式的系数，`n`表示多项式的阶数加1。代码中使用循环计算了多项式随机变量的期望和期望的平方。最后，通过方差的公式计算得到多项式的方差。

方差分析matlab代码

以下是方差分析的MATLAB代码：

clc; clear; close all;
[num, txt, raw = xlsread('Resting State.xlsx');

% 获取数据
x = num(:, 1); % 因变量
group = num(:, 4); % 分组变量

% 正态性检验
for i = 1:3
    x_i = x(group == i); % 提取第i个group的数据
    [h, p = lillietest(x_i); % 进行正态性检验
    result(i, :) = p;
end

result % 输出正态性检验的p值

上述代码实现了方差分析的一元方差分析部分，对于给定的数据文件"Resting State.xlsx"，通过读取数据并进行正态性检验，然后输出正态性检验的p值。

参考资料：
: 引用内容1
: 引用内容2
: 引用内容3