matlab秩和比法(RSR)工具箱

根据提供的引用内容，我们可以了解到秩和比法是一种综合评价方法，可以用于多指标综合评价、统计预测预报、统计质量控制等方面。而matlab秩和比法(RSR)工具箱则是一个用于计算RSR值和进行综合评价的工具箱。该工具箱包含了多种计算RSR值的方法和多种综合评价方法，可以根据不同的需求进行选择和使用。同时，该工具箱还提供了丰富的可视化功能，可以帮助用户更直观地了解评价结果。如果您需要进行多指标综合评价或其他相关分析，可以考虑使用matlab秩和比法(RSR)工具箱。

相关问题

秩和比RSR法算法C语言,秩和比法

秩和比法（Rank Sum Ratio，RSR）是一种非参数检验方法，用于比较两组独立样本的差异性。其基本思想是将两组样本的观测值按大小排列，计算其中一组的秩和，然后根据样本容量计算出一系列期望秩和。最后根据实际秩和与期望秩和之间的比较，判断两组样本是否存在显著性差异。

以下是C语言实现秩和比法的示例代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define SIZE1 10  // 第一组样本大小
#define SIZE2 10  // 第二组样本大小
#define ALPHA 0.05  // 显著性水平

int main()
{
    int i, j, rank_sum1 = 0, rank_sum2 = 0;
    float rank_avg1, rank_avg2, U1, U2, Z;

    // 定义两组样本
    int sample1[SIZE1] = {2, 3, 5, 7, 9, 4, 6, 8, 1, 10};
    int sample2[SIZE2] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10};

    // 计算秩和
    for (i = 0; i < SIZE1; i++)
    {
        for (j = 0; j < SIZE2; j++)
        {
            if (sample1[i] < sample2[j])
                rank_sum1++;
            else if (sample1[i] > sample2[j])
                rank_sum2++;
        }
    }

    // 计算秩平均值
    rank_avg1 = (SIZE1 * SIZE2 + SIZE1 * (SIZE1 + 1) / 2 - rank_sum1) / (float)SIZE1;
    rank_avg2 = (SIZE1 * SIZE2 + SIZE2 * (SIZE2 + 1) / 2 - rank_sum2) / (float)SIZE2;

    // 计算U值和Z值
    U1 = SIZE1 * SIZE2 - rank_sum1;
    U2 = SIZE1 * SIZE2 - rank_sum2;
    Z = (U1 - SIZE1 * SIZE2 / 2) / sqrt(SIZE1 * SIZE2 * (SIZE1 + SIZE2 + 1) / 12);

    // 判断是否存在显著性差异
    if (Z > 0 && Z > 1.96)
        printf("第一组样本显著大于第二组样本，Z值为%.2f，p值为%.2f\n", Z, ALPHA);
    else if (Z < 0 && Z < -1.96)
        printf("第一组样本显著小于第二组样本，Z值为%.2f，p值为%.2f\n", Z, ALPHA);
    else
        printf("两组样本没有显著性差异，Z值为%.2f，p值为%.2f\n", Z, ALPHA);

    return 0;
}

以上代码中，定义了两组样本和显著性水平（即p值），通过计算秩和、秩平均值、U值和Z值，最后根据Z值与临界值的比较判断两组样本是否存在显著性差异。

秩和比法matlab代码

秩和比法是一种在数据分析中常用的方法，用于比较两个或更多组样本的中位数是否有差异。而Matlab是一款强大的科学计算软件，也有许多优秀的函数和工具箱可以用于数据分析。

以下是秩和比法在Matlab中的代码实现：

1. 定义两个样本数据

sample1 = [6,7,9,10,12,14,15,15,16,18];
sample2 = [8,9,11,12,13,13,16,18,20,22];

2. 计算秩和值

r1 = tiedrank(sample1);
r2 = tiedrank(sample2);
w1 = sum(r1);
w2 = sum(r2);

3. 计算检验统计量

n1 = length(sample1);
n2 = length(sample2);
w = w1;
u1 = n1*n2 + (n1*(n1+1))/2 - w;
u2 = n1*n2 - u1;
if u1 < u2
w = w2;
end
z = (w - n1*n2/2)/sqrt(n1*n2*(n1+n2+1)/12);

4. 计算p值

p = 2*(1 - normcdf(abs(z)));

在以上代码的第4步中，使用了normcdf函数计算正态分布的概率密度函数积分值。最终，p值表示的是样本之间中位数是否存在显著差异的概率，当p值小于显著性水平（例如0.05）时，就可以拒绝零假设并认为样本之间的中位数有显著差异。