MATLAB实现Goodman-Kruskal伽马检测毕业设计源码

资源摘要信息:"本资源包含用于毕业设计的MATLAB源码，主要功能是执行Goodman-Kruskal的伽马检测。Goodman-Kruskal的伽马检测是一种非参数统计方法，用于衡量两个分类变量之间是否存在关联。该方法适用于序数数据，即数据具有明确的顺序或等级，但不一定是定量的。在数据科学、统计学和社会科学研究中，这种检测方法是评估变量间关联强度的一个重要工具。 MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化软件，广泛应用于工程计算、算法开发、数据分析和可视化等领域。MATLAB拥有丰富的工具箱，其中包含了大量预定义函数，这些函数可以实现各种数学运算，包括矩阵运算、统计分析、信号处理、图像处理等。在这个毕业设计项目中，MATLAB作为工具被用来实现Goodman-Kruskal的伽马检测。 具体的，提供的压缩包中包含了以下文件： - gkgammatst.m：这是一个MATLAB脚本或函数文件，其中包含了Goodman-Kruskal伽马检测算法的MATLAB实现。它可能包含用户输入处理、数据预处理、伽马统计量的计算以及关联强度的评估等功能。 - license.txt：此文件通常包含有关软件许可信息的文本，描述了用户使用该软件的权利和限制，以及任何相关的法律责任。在本项目中，它可能包含了作者对MATLAB源码使用的授权说明或者对第三方库使用的授权信息。 - ignore.txt：这个文件可能包含了需要被版本控制系统忽略的文件或目录的列表，或者提供了其他不重要、不需要包含在版本控制中的信息。这有助于保持项目库的整洁，避免不必要的文件被上传到版本控制系统中。 在使用这些文件之前，需要确保已经安装了MATLAB环境，并且理解伽马检测的统计原理。用户应该能够运行gkgammatst.m文件来执行检测，并根据输出结果分析两个分类变量之间的关联程度。此外，用户还需要检查license.txt文件，确保合法地使用该项目的代码。 考虑到Goodman-Kruskal的伽马检测在统计学中的应用，这个毕业设计项目可能要求学生不仅熟悉MATLAB编程，还要对统计分析有一定的了解。项目的目标可能是为了评估学生对统计方法的理解和应用能力，以及他们使用MATLAB解决实际问题的能力。"