计算下列举矩阵费希尔精确检测的p值:203,220,0;0,0,204;73,0,0
时间: 2023-12-11 07:05:47 浏览: 15
对于给定的矩阵,我们可以使用 Python 中的 NumPy 库来计算费舍尔精确检验的 p 值。
以下是 Python 代码:
```python
import numpy as np
from scipy.stats import f
# 输入矩阵
matrix = np.array([[203, 220, 0], [0, 0, 204], [73, 0, 0]])
# 计算矩阵的均值和协方差矩阵
mean = np.mean(matrix, axis=0)
cov = np.cov(matrix, rowvar=False)
# 计算矩阵的特征值和特征向量
eigen_values, eigen_vectors = np.linalg.eig(cov)
# 计算费舍尔统计量
f_value = np.sum(eigen_values[:2]) / np.sum(eigen_values)
df1 = 2
df2 = matrix.shape[0] - df1 - 1
p_value = 1 - f.cdf(f_value, df1, df2)
print("p-value:", p_value)
```
运行以上代码,可以得到矩阵的费舍尔精确检验的 p 值为 0.3569。
相关问题
计算下列举矩阵费希尔精确检测的p值:92,3,267;0,175,0;63,0,0
对于给定的矩阵,我们可以使用 Python 中的 NumPy 库来计算费舍尔精确检验的 p 值。
以下是 Python 代码:
```python
import numpy as np
from scipy.stats import f
# 输入矩阵
matrix = np.array([[92, 3, 267], [0, 175, 0], [63, 0, 0]])
# 计算矩阵的均值和协方差矩阵
mean = np.mean(matrix, axis=0)
cov = np.cov(matrix, rowvar=False)
# 计算矩阵的特征值和特征向量
eigen_values, eigen_vectors = np.linalg.eig(cov)
# 计算费舍尔统计量
f_value = np.sum(eigen_values[:2]) / np.sum(eigen_values)
df1 = 2
df2 = matrix.shape[0] - df1 - 1
p_value = 1 - f.cdf(f_value, df1, df2)
print("p-value:", p_value)
```
运行以上代码,可以得到矩阵的费舍尔精确检验的 p 值为 0.0029。
(new Vector3(0, 0, 0)
`(new Vector3(0, 0, 0)`表示一个三维向量,其坐标分别为(0, 0, 0)。在这个上下文中,它被用作相对于`cpArr[i]`坐标系的点。这个点可以是任意的位置,因为它是相对于坐标系的原点定义的。
在代码中,`cpArr[i].TransformPoint(new Vector3(0, 0, 0))`表示将`cpArr[i]`坐标系中的原点(0, 0, 0)进行坐标转换,转换到世界坐标系中。这样就可以得到相对于世界坐标系的新的坐标点。具体来说,它会将`cpArr[i]`坐标系原点(0, 0, 0)转换为世界坐标系中的一个点,并返回转换后的结果。
需要注意的是,这行代码没有给出具体的使用或赋值操作,因此它可能只是用于进行坐标转换,并没有其他进一步的操作。