mk检验matlab代码

您好，要进行MK检验的Matlab代码可以参考以下示例：

% 生成随机数据
n = 100;
x = randn(n, 1);
y = randn(n, 1);

% 计算MK统计量
diff_x = bsxfun(@minus, x, x');
diff_y = bsxfun(@minus, y, y');
S = sign(diff_x) .* sign(diff_y);
MK_stat = sum(S(:));

% 计算p值
var_S = n * (n - 1) * (2 * n + 5) / 18;
z = (MK_stat - sign(MK_stat) * 0.5) / sqrt(var_S);
p = 2 * (1 - normcdf(abs(z)));

% 输出结果
fprintf('MK统计量: %.2f\n', MK_stat);
fprintf('p值: %.4f\n', p);

这段代码首先生成两个长度为100的随机向量`x`和`y`，然后计算它们的MK统计量和对应的p值。MK统计量的计算使用了`bsxfun`函数，可以高效地计算所有排列组合的差值符号的乘积。p值的计算则使用了标准正态分布的累积分布函数`normcdf`。您可以根据自己的具体需求进行修改和调整。

相关问题

mk趋势检验代码matlab

以下是MATLAB中进行MK趋势检验的代码示例：

% 准备数据
x = [1:10];
y = [2, 3, 5, 7, 8, 9, 10, 11, 14, 15];

% 计算斜率
n = length(x);
S = zeros(n, n);
for i = 1:n
    for j = i+1:n
        if x(i) ~= x(j)
            S(i, j) = (y(j) - y(i)) / (x(j) - x(i));
        end
    end
end
S = S(S~=0);
nS = length(S);

% 计算Z值
Z = zeros(1, nS);
for i = 1:nS
    for j = i+1:nS
        if S(i) ~= S(j)
            Z(i) = Z(i) + sign(S(j)-S(i));
            Z(j) = Z(j) + sign(S(i)-S(j));
        end
    end
end

% 计算MK趋势检验统计量和P值
MK = sum(Z);
varMK = (n*(n-1)*(2*n+5))/18;
if MK > 0
    P = 1 - normcdf(MK-0.5, 0, sqrt(varMK));
elseif MK < 0
    P = normcdf(MK+0.5, 0, sqrt(varMK));
else
    P = 1;
end

disp(['MK趋势检验统计量为', num2str(MK), '，P值为', num2str(P)]);

此代码的输入数据为向量x和y，其中x是自变量，y是因变量。MK趋势检验用于确定y是否随x的增加而呈现出趋势，例如上升趋势或下降趋势。该算法计算斜率和Z值，并基于MK统计量计算P值，以确定是否出现趋势。

matlab中mk突变检验代码

Matlab 中的 MK 突变检验代码可以使用现有的工具箱或第三方工具箱进行实现。

一种可行的方法是使用 Bioinformatics Toolbox。Bioinformatics Toolbox 提供了 seqpdist 函数，该函数可以计算序列之间的距离，从而可以用来实现 MK 突变检验。

以下是一段示例代码：

% 定义序列
seq1 = 'ATGAGA';
seq2 = 'ATAGGA';

% 计算距离
distance = seqpdist(char({seq1; seq2}), 'Method', 'Jukes-Cantor');

% 计算 P 值
p = 1 - chi2cdf(4 * distance, 3);

% 输出结果
disp(p);

请注意，上面的代码仅作为示例，可能需要根据实际情况进行修改。