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

相关问题

allan方差分析matlab代码

以下是一个用MATLAB进行Allan方差分析的代码示例：

% 设置参数
N = length(omega); % 数据长度
Fs = 1; % 采样率

% 计算Allan方差
\[m, tau, avarFromFunc\] = allanvar(omega, \[\], Fs);
adevFromFunc = sqrt(avarFromFunc);

% 绘制Allan方差曲线
figure
loglog(tau, adevFromFunc)
title('Allan Deviation')
xlabel('\tau')
ylabel('\sigma(\tau)')
grid on

这段代码首先设置了数据长度N和采样率Fs。然后使用MATLAB的`allanvar`函数计算了Allan方差，其中`omega`是输入的陀螺仪数据。最后，使用`loglog`函数绘制了Allan方差曲线。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [IMU-Allan方差分析](https://blog.csdn.net/ouyangandy/article/details/97374654)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [Allan Variance：传感器随机误差实验代码（matlab）](https://blog.csdn.net/qq_36495569/article/details/103036556)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

三因素方差分析matlab完整代码

根据引用和引用所提供的信息，可以使用以下代码进行三因素方差分析的计算:

clear all
clc
load data.mat;
p = anovan(data, {factor1, factor2, factor3});

其中`data`是输入的数据矩阵，`factor1`、`factor2`和`factor3`分别表示三个因素。`anovan`函数用于执行方差分析并返回各个因素的p值。

根据引用提供的信息，根据p值可以判断是否存在显著差异:

- 若p < 0.05，表示存在显著差异；
- 若p < 0.01，表示存在高度显著差异。

希望这个代码能对你有所帮助。