MATLAB开发Wilcoxon秩和检验与箱形图分析

资源摘要信息:"Wilcoxon秩和检验（Wilcoxon Rank Sum Test）是一种非参数统计检验方法，用于比较两个独立样本的中位数是否存在显著差异。该方法由Frank Wilcoxon于1945年提出，适用于两个相关样本或配对样本的比较。与t检验不同，Wilcoxon秩和检验不依赖于数据的正态分布，也不需要数据方差的齐性，因此在数据不满足正态分布假设时，Wilcoxon秩和检验提供了一种更为稳健的比较方式。 在MATLAB环境下进行Wilcoxon秩和检验，可以使用Statistics and Machine Learning Toolbox中的相关函数。检验的步骤通常包括：排序、计算秩次、计算秩和、统计量的计算、查表或使用软件进行精确P值计算等。 箱形图（Box Plot）是一种用于显示一组数据分散情况资料的统计图表，能显示出一组数据的最大值、最小值、中位数以及上下四分位数。通过箱形图，可以直观地观察到数据的分布情况，尤其是中位数、四分位数范围以及离群点。在比较健康与疾病组间的差异时，箱形图可以清晰地展示两组数据在分布上的差异。 本次发布的资源标题中包含了“nescompoundsetcinhea”，这可能表示所研究的化合物集合（compound set）涉及神经科学领域（neuroscience，缩写为nes），并且是针对某个具体的生物或化合物（比如某细胞或蛋白）在健康（healthy）与疾病（disease）状态下的比较研究。资源的标题同时指出了该资源包含MATLAB开发的Wilcoxon秩和检验和箱形图的实现。 文件压缩包“WilcoxonRanksumtestatandboxplotsfornescompoundsetcinhealthyvsdisease.zip”可能包含了实现上述功能的MATLAB代码文件、数据文件以及可能的说明文档。用户通过解压这个压缩包，可以获取到具体的MATLAB脚本或函数文件，直接运行这些脚本可以进行数据的Wilcoxon秩和检验和绘制箱形图，进而对健康的组与疾病组中的化合物集合进行统计分析和可视化展示。 综合以上信息，相关知识点可以总结为： 1. Wilcoxon秩和检验的概念、使用条件和统计原理。 2. MATLAB在统计检验中的应用，包括具体函数和工具箱的使用。 3. 箱形图的定义、用途和在数据可视化中的重要性。 4. 研究中“nescompoundsetcinhea”所指代的具体研究对象，可能需要结合生物学或医学知识来理解。 5. 数据处理和统计分析在生物信息学或医学研究中的重要性。 6. 压缩包文件的管理和使用，包括解压方法和文件内容的理解。 需要注意的是，由于没有提供具体的MATLAB代码和数据文件，所以上述知识点仅是基于资源标题和描述的推测。实际操作和应用中还需要结合具体的代码实现和数据集进行详细的学习和分析。"