fisher-freeman-halton 精确检验

Fisher-Freeman-Halton精确检验是一种经典的假设检验方法，用于比较两个或多个样本的分布是否有显著差异。在这个检验中，使用的是Halton序列或其他低差异序列进行样本点的采样，以保证样本点的均匀分布和较好的收敛速度。 Halton序列是一种比一般的伪随机数更加均匀分布的序列，适用于没有固定样本个数的应用，如progressive或adaptive的过程。而Hammersley序列相对来说更加均匀，但是需要预先知道点的数量，并且无法更改。 因此，在Fisher-Freeman-Halton精确检验中，使用Halton序列可以获得较好的效果，特别是在样本量不固定的情况下。

相关问题

halton matlab

Halton序列是一种均匀分布的数学序列，常用于数值计算和优化问题。Matlab是一种高级的计算机编程语言和数值计算环境。

Halton序列由Van der Corput序列和Sobol序列组合而成。Van der Corput序列是一种基于质数的低散度序列，Sobol序列则是基于数字递增比特反转的序列。通过组合这两种序列，Halton序列能够更好地填充多维空间。

在Matlab中，我们可以使用halton函数来生成Halton序列。这个函数可以接受两个参数，分别是序列的维度和序列的长度。例如，可以使用halton(2, 100)来生成一个二维的长度为100的Halton序列。

Matlab还提供了一系列用于处理Halton序列的函数，包括plot，scatter和histogram等。这些函数可以方便地将Halton序列的分布可视化，以及进行统计分析。

对于数值计算和优化问题，Halton序列可以用作参数敏感性分析、Monte Carlo模拟和数值积分等方面。在不需要高精度的情况下，Halton序列的效率和效果通常优于随机数生成器。

总而言之，Halton序列是一种在数值计算和优化中常用的均匀分布数学序列，在Matlab中可以方便地生成和处理。

Halton序列初始化代码

Halton序列是一种低 discrepancy (分散度) 序列，常用于空间填充曲线和优化算法中。它基于除法生成序列的思想，通过选取不同的素数对生成不同的子序列。在Python中，你可以使用以下代码来生成Halton序列：

import numpy as np

def halton_sequence(dimensions, primes):
    sequence = []
    for i in range(dimensions):
        base = primes[i]
        fraction = 0
        for j in reversed(range(i+1)):
            digit = int((i + 1) / base ** j) % base
            fraction += digit / base ** j
        sequence.append(fraction)
    return np.array(sequence)

# 假设你需要3维的Halton序列，选择前两个质数(2, 3)作为基数
primes = [2, 3]
dimensions = 3
halton_seq = halton_sequence(dimensions, primes)

在这个例子中，`dimensions`指定了你要生成的维度，`primes`是一个包含质数的列表，通常从最小的质数开始，如[2, 3, 5, 7]等。