icc python

icc是Intraclass Correlation Coefficient（组内相关系数）的缩写，用于评估多个观察者对同一事物进行评价时的一致性。在给定数据集中，可以使用不同的ICC模型来计算ICC值。根据提供的引用内容，有三个ICC模型：icc(1)、icc(2)和icc(3)。

通过Python中的numpy库可以计算icc值。在给定数据集的情况下，可以使用`icc_calculate`函数来计算。具体的代码示例如下：

引用:

a = [[90,95,89,92,89,80,91,94,84,95], [89,80,89,93,91,80,94,92,82,90], [100,100,91,91,94,81,93,92,84,96]]
b = np.array(a)
b = b.T
icc_type = "icc(3)"
icc1, icc2 = icc_calculate(b, icc_type)
print('模型{}:\t'.format(icc_type))
print('单个测量:', icc1)
print('平均测量:', icc2)

引用:

a = [[90,95,89,92,89,80,91,94,84,95], [89,80,89,93,91,80,94,92,82,90], [100,100,91,91,94,81,93,92,84,96]]
b = np.array(a)
b = b.T
icc_type = "icc(1)"
icc1, icc2 = icc_calculate(b, icc_type)
print('模型{}:\t'.format(icc_type))
print('单个测量:', icc1)
print('平均测量:', icc2)

引用:

a = [[90,95,89,92,89,80,91,94,84,95], [89,80,89,93,91,80,94,92,82,90], [100,100,91,91,94,81,93,92,84,96]]
b = np.array(a)
b = b.T
icc_type = "icc(2)"
icc1, icc2 = icc_calculate(b, icc_type)
print('模型{}:\t'.format(icc_type))
print('单个测量:', icc1)
print('平均测量:', icc2)