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  • 对数据进行matlab主成分分析,然后进行因子分析 对数据进行matlab主成分分析,然后进行因子分析 对数据进行matlab主成分分析,然后进行因子分析 对数据进行matlab主成分分析,然后进行因子分析
  • 因子分析matlab源程序

    2009-04-22 21:41:36
    因子分析matlab源程序,结合具体数据,实验效果较好
  • 因子分析Matlab源函数

    2018-06-04 14:42:50
    正宗因子分析算法,完美实现因子分析, 有因子旋转,因子得分,因子评价,已经过检验可以使用,可放心下载运行。
  • 多元统计数据处理中的因子分析程序,可进行因子旋转,绘图,采用matlab语言编写,有必要注释。
  • 因子分析matlab
  • matlab入门教程之因子分析,适合初学者上手
  • MATLAB因子分析

    2014-06-23 19:08:09
    MATLAB因子分析代码。 从相关系数矩阵出发进行因子分析
  • 二、MATLAB的双因素有交互效应的方差分析在两个因素的试验中,不但每一个因素单独对试验结果起作用,往往两个因素的不同水平组合还会产生一定的合作效应,在方差分析中称为交互效应。交互效应在对因素方差分析中,...

    二、MATLAB的双因素有交互效应的方差分析在两个因素的试验中,不但每一个因素单独对试验结果起作用,往往两个因素的不同水平组合还会产生一定的合作效应,在方差分析中称为交互效应。交互效应在对因素方差分析中,通常是当成一个新因素来处理。设因素A

    有 r 个不同的水平:A1,A2,…,Ar;因素B 有 s

    个不同的水平:B1,B2,…,Bs;现对因素A、B的每一种不同的水平组合(Ai,Bj)(i=1,2,…,r;j=1,2,…,s)都安排t(t≥2)次试验(等重复试验),且各次试验相互独立。

    利用Matlab作方差分析课堂例题

    例1(单因素方差分析)一位教师想要检查3种不同的教学方法的效果,为此随机地选取水平相当的15位学生。把他们分为3组,每组5人,每一组用一种方法教学,一段时间以后,这位教师给15位学生进行统考,成绩见下表1。问这3种教学方法的效果有没有显著差异。表1 学生统考成绩表

    方法

    成绩

    75

    62

    71

    58

    73

    71

    85

    68

    92

    90

    73

    79

    60

    75

    81

    Matlab中可用函数anova1(…)函数进行单因子方差分析。

    调用格式:p=anova1(X)含义:比较样本

    m×n的矩阵X中两列或多列数据的均值。其中,每一列表示一个具有m个相互独立测量的独立样本。

    返回:它返回X中所有样本取自同一总体(或者取自均值相等的不同总体)的零假设成立的概率p。//置信区间5%

    显著性水平就是变量落在置信区间以外的可能性,“显著”就是与设想的置信区间不一样,用α表示。

    显然,显著性水平与置信水平的和为1。

    显著性水平为0.05时,α=0.05,1-α=0.95

    如果置信区间为(-1,1),即代表变量x在(-1,1)之间的可能性为0.95。

    0.05和0.01是比较常用的,但换个数也是可以的,计算方法还是不变。

    总之,置信度越高,显著性水平越低,代表假设的可靠性越高,越好。//置信度越低,显著性越高,越显著,假设越不可靠

    解释

    :若p值接近0(接近程度有解释这自己设定),则认为零假设可疑并认为至少有一个样本均值与其它样本均值存在显著差异。 Matlab程序:

    Score=[75 62 71 58 73;81 85 68 92 90;73 79 60 75 81]’;

    P=anova1(Score) 输出结果:方差分析表和箱形图  ANOVA Table

    Source SS df MS F

    Prob>F

    Columns 604.9333 2 302.4667 4.2561 0.040088 Error

    852.8 12 71.0667 Total 1457.7333 14 由于p值小于0.05,拒绝零假设,认为3种教学方法存在显著差异。

    例2(双因素方差分析)为了考察4种不同燃料与3种不同型号的推进器对火箭射程(单位:海里)的影响,做了12次试验,得数据如表2所示。表2 燃料-推进器-射程数据表

    推进器1

    推进器2

    推进器3

    燃料1

    58.2

    56.2

    65.3

    燃料2

    49.1

    54.1

    51.6

    燃料3

    60.1

    70.9

    39.2

    燃料4

    75.8

    58.2

    48.7

    在Matlab中利用函数 anova2函数进行双因素方差分析。

    调用格式:p=anova2(X,reps)含义:比较样本X中两列或两列以上和两行或两行以上数据的均值。不同列的数据代表因素A的变化,不同行的数据代表因素B的变化。若在每个行-列匹配点上有一个以上的观测量,则参数reps指示每个单元中观测量的个数。

    返回:当

    reps=1(默认值)时,anova2将两个p值返回到向量p中。

    H0A:因素A的所有样本(X中的所有列样本)取自相同的总体;

    H0B:因素B的所有样本(X中的所有行样本)取自相同的总体。

    当reps>1时,anova2还返回第三个p值:

    H0AB:因素A与因素B没有交互效应。

    解释:如果任意一个p值接近于0,则认为相关的零假设不成立。 Matlab程序:

    disp1=[58.2 56.2 65.3;49.1 54.1 51.6;60.1 70.9 39.2;75.8 58.2

    48.7]’; p=anova2(disp1,1)

    输出结果:方差分析表 ANOVA Table

    Source SS df MS

    F Prob>F Columns 157.59 3 52.53 0.43059 0.73875 Rows 223.8467 2 111.9233

    0.91743 0.44912 Error 731.98 6 12 1.9967 Total 1113.4167 11 由于燃料和推进器对应的p值均大于0.05,所以可以接受零假设H0A和H0B,认为燃料和推进器对火箭的射程没有显著影响。

    展开全文
  • 因子分析MATLAB程序

    热门讨论 2009-11-11 10:52:13
    因子分析法的MATLAB程序,简单易懂!适合初学者学习~
  • 二、MATLAB的双因素有交互效应的方差分析在两个因素的试验中,不但每一个因素单独对试验结果起作用,往往两个因素的不同水平组合还会产生一定的合作效应,在方差分析中称为交互效应。交互效应在对因素方差分析中,...

    二、MATLAB的双因素有交互效应的方差分析在两个因素的试验中,不但每一个因素单独对试验结果起作用,往往两个因素的不同水平组合还会产生一定的合作效应,在方差分析中称为交互效应。交互效应在对因素方差分析中,通常是当成一个新因素来处理。设因素A

    有 r 个不同的水平:A1,A2,…,Ar;因素B 有 s

    个不同的水平:B1,B2,…,Bs;现对因素A、B的每一种不同的水平组合(Ai,Bj)(i=1,2,…,r;j=1,2,…,s)都安排t(t≥2)次试验(等重复试验),且各次试验相互独立。

    利用Matlab作方差分析课堂例题

    例1(单因素方差分析)一位教师想要检查3种不同的教学方法的效果,为此随机地选取水平相当的15位学生。把他们分为3组,每组5人,每一组用一种方法教学,一段时间以后,这位教师给15位学生进行统考,成绩见下表1。问这3种教学方法的效果有没有显著差异。表1 学生统考成绩表

    方法

    成绩

    75

    62

    71

    58

    73

    71

    85

    68

    92

    90

    73

    79

    60

    75

    81

    Matlab中可用函数anova1(…)函数进行单因子方差分析。

    调用格式:p=anova1(X)含义:比较样本

    m×n的矩阵X中两列或多列数据的均值。其中,每一列表示一个具有m个相互独立测量的独立样本。

    返回:它返回X中所有样本取自同一总体(或者取自均值相等的不同总体)的零假设成立的概率p。//置信区间5%

    显著性水平就是变量落在置信区间以外的可能性,“显著”就是与设想的置信区间不一样,用α表示。

    显然,显著性水平与置信水平的和为1。

    显著性水平为0.05时,α=0.05,1-α=0.95

    如果置信区间为(-1,1),即代表变量x在(-1,1)之间的可能性为0.95。

    0.05和0.01是比较常用的,但换个数也是可以的,计算方法还是不变。

    总之,置信度越高,显著性水平越低,代表假设的可靠性越高,越好。//置信度越低,显著性越高,越显著,假设越不可靠

    解释

    :若p值接近0(接近程度有解释这自己设定),则认为零假设可疑并认为至少有一个样本均值与其它样本均值存在显著差异。 Matlab程序:

    Score=[75 62 71 58 73;81 85 68 92 90;73 79 60 75 81]’;

    P=anova1(Score) 输出结果:方差分析表和箱形图  ANOVA Table

    Source SS df MS F

    Prob>F

    Columns 604.9333 2 302.4667 4.2561 0.040088 Error

    852.8 12 71.0667 Total 1457.7333 14 由于p值小于0.05,拒绝零假设,认为3种教学方法存在显著差异。

    例2(双因素方差分析)为了考察4种不同燃料与3种不同型号的推进器对火箭射程(单位:海里)的影响,做了12次试验,得数据如表2所示。表2 燃料-推进器-射程数据表

    推进器1

    推进器2

    推进器3

    燃料1

    58.2

    56.2

    65.3

    燃料2

    49.1

    54.1

    51.6

    燃料3

    60.1

    70.9

    39.2

    燃料4

    75.8

    58.2

    48.7

    在Matlab中利用函数 anova2函数进行双因素方差分析。

    调用格式:p=anova2(X,reps)含义:比较样本X中两列或两列以上和两行或两行以上数据的均值。不同列的数据代表因素A的变化,不同行的数据代表因素B的变化。若在每个行-列匹配点上有一个以上的观测量,则参数reps指示每个单元中观测量的个数。

    返回:当

    reps=1(默认值)时,anova2将两个p值返回到向量p中。

    H0A:因素A的所有样本(X中的所有列样本)取自相同的总体;

    H0B:因素B的所有样本(X中的所有行样本)取自相同的总体。

    当reps>1时,anova2还返回第三个p值:

    H0AB:因素A与因素B没有交互效应。

    解释:如果任意一个p值接近于0,则认为相关的零假设不成立。 Matlab程序:

    disp1=[58.2 56.2 65.3;49.1 54.1 51.6;60.1 70.9 39.2;75.8 58.2

    48.7]’; p=anova2(disp1,1)

    输出结果:方差分析表 ANOVA Table

    Source SS df MS

    F Prob>F Columns 157.59 3 52.53 0.43059 0.73875 Rows 223.8467 2 111.9233

    0.91743 0.44912 Error 731.98 6 12 1.9967 Total 1113.4167 11 由于燃料和推进器对应的p值均大于0.05,所以可以接受零假设H0A和H0B,认为燃料和推进器对火箭的射程没有显著影响。

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  • MATLAB因子分析.rar

    2021-09-24 23:41:25
    MATLAB因子分析
  • 'EMzeropoisson_mat.m':零膨胀泊松回归。 'ZIPFA.m':零膨胀泊松因子分析。 'cv_ZIPFA.m':ZIPFA 上的交叉验证。 “示例代码.m”:“EMzeropoisson_mat.m”、“ZIPFA.m”、“cv_ZIPFA.m”的示例运行。
  • 我们提供了一个 MATLAB 函数库,用于通过主成分法和最大似然法估计和分析静态因子模型。 该库包括处理不平衡面板的功能,通过横向重采样与因子估计相关的不确定性进行评估以及确定适当数目的因子的探索性程序。 应用...
  • 用于贝叶斯因子统计分析Matlab软件包。 有关文档和示例,请参见:https ://klabhub.github.io/bayesFactor/
  • 方差分析 matlab

    2012-08-17 22:26:17
    人们关心的试验结果称为指标,试验中需要考察、可以控制的条件称为因素因子因素所处的状态称为水平。上面提到的灯泡寿命问题是单因素试验,小麦产量问题是双 因素试验。处理这些试验结果的统计方法就称为单因素...
  • 使用matlab以及python实现因子分析,并包含适合因子分析的数据。 资源可利用价值极高,本人耗费巨大精力收集数据/敲代码
  • matlab主成分分析因子分析

    千次阅读 2018-10-13 21:17:04
    matlab中用于主成分分析的函数有 1.princomp  功能:主成分分析  格式:PC=princomp(X)  [PC,SCORE,latent,tsquare]=princomp(X)  说明:[PC,SCORE,latent,tsquare]=princomp(X)对数据矩阵X进行主成分分析,给...

    matlab中用于主成分分析的函数有

    1.princomp
       功能:主成分分析
       格式:PC=princomp(X)
                 [PC,SCORE,latent,tsquare]=princomp(X)
       说明:[PC,SCORE,latent,tsquare]=princomp(X)对数据矩阵X进行主成分分析,给出各主成分(PC)、所谓的Z-得分    (SCORE)、X的方差矩阵的特征值(latent)和每个数据点的HotellingT2统计量(tsquare)。

    2.pcacov
       功能:运用协方差矩阵进行主成分分析
       格式:PC=pcacov(X)
                 [PC,latent,explained]=pcacov(X)
       说明:[PC,latent,explained]=pcacov(X)通过协方差矩阵X进行主成分分析,返回主成分(PC)、协方差矩阵X的特征值 (latent)和每个特征向量表征在观测量总方差中所占的百分数(explained)。

     

    因子分析法

    将原始变量分解为若干因子的线性组合,选取其中的若干个因子,确定因子个数的方法有:选取到累积贡献率超过80%,或者相关系数矩阵的特征根中大于1的个数

    matlab中用factoran函数来进行因子分析

    [lambda,psi,T,stats,F] = factoran(X,m)

    x为观测系数矩阵,m为公共因子个数,lambda是p×m的因子载荷矩阵(p为原始变量个数),其第i行第j列的元素就是i变量在第j公共因子上的载荷,pis是特殊方差的最大似然估计,T是m阶因子载荷旋转矩阵,stats是对原假设(给定的因子数m)做检验的统计量,其中p值若大于显著性水平a,则接受原假设,F是得分矩阵

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  • 适用于3D-EEM数据在MATLAB中进行平行分析
  • 1、实验二 傅里叶分析及应用一、实验目的(一)掌握使用Matlab进行周期信号傅里叶级数展开和频谱分析1、学会使用Matlab分析傅里叶级数展开,深入理解傅里叶级数的物理含义2、学会使用Matlab分析周期信号的频谱特性(二)...

    《MATLAB实验二傅里叶分析及应用》由会员分享,可在线阅读,更多相关《MATLAB实验二傅里叶分析及应用(13页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。

    1、实验二 傅里叶分析及应用一、实验目的(一)掌握使用Matlab进行周期信号傅里叶级数展开和频谱分析1、学会使用Matlab分析傅里叶级数展开,深入理解傅里叶级数的物理含义2、学会使用Matlab分析周期信号的频谱特性(二)掌握使用Matlab求解信号的傅里叶变换并分析傅里叶变换的性质1、学会运用Matlab求连续时间信号的傅里叶变换2、学会运用Matlab求连续时间信号的频谱图3、学会运用Matlab分析连续时间信号的傅里叶变换的性质(三) 掌握使用Matlab完成信号抽样并验证抽样定理1、学会运用MATLAB完成信号抽样以及对抽样信号的频谱进行分析2、学会运用MATLAB改变抽样时间间隔,观。

    2、察抽样后信号的频谱变化3、学会运用MATLAB对抽样后的信号进行重建二、实验条件Win7系统,MATLAB R2015a三、实验内容1、分别利用Matlab符号运算求解法和数值计算法求下图所示信号的FT,并画出其频谱图(包括幅度谱和相位谱)注:图中时间单位为:毫秒(ms)。Code:ft = sym( (t+2)*(heaviside(t+2)-heaviside(t+1)+(heaviside(t+1)-heaviside(t-1)+(2-t)*(heaviside(t-1)-heaviside(t-2);fw = simplify(fourier(ft);subplot(2, 1, 1);。

    3、ezplot(abs(fw); grid on;title(amp spectrum);phi = atan(imag(fw) / real(fw);subplot(2, 1, 2);ezplot(phi); grid on;title(phase spectrum);符号运算法Code:dt = 0.01;t = -2: dt: 2;ft = (t+2).*(uCT(t+2)-uCT(t+1)+(uCT(t+1)-uCT(t-1)+(2-t).*(uCT(t-1)-uCT(t-2);N = 2000;k = -N: N;w = pi * k / (N*dt);fw = dt*ft*exp(-。

    4、i*t*w);fw = abs(fw);plot(w, fw), grid on;axis(-2*pi 2*pi -1 3.5);数值运算法2、试用Matlab命令求的傅里叶反变换,并绘出其时域信号图。Code:syms t;fw = sym(10/(3+i*w)-4/(5+i*w);ft = ifourier(fw, t);ezplot(ft), grid on;两个单边指数脉冲的叠加3、已知门函数自身卷积为三角波信号,试用Matlab命令验证FT的时域卷积定理。Code:f = sym(heaviside(t+1) - heaviside(t-1);fw = simplify(fourie。

    5、r(f);F = fw.*fw;subplot(211);ezplot(abs(F), -9, 9), grid ontitle(FW2)tri = sym(t+2)*heaviside(t+2)-2*t*heaviside(t)+(t-2)*heaviside(t-2);Ftri = fourier(tri);F = simplify(Ftri);subplot(212);ezplot(abs(F), -9, 9), grid on;title(tri FT)4、设有两个不同频率的余弦信号,频率分别为,;现在使用抽样频率对这三个信号进行抽样,使用MATLAB命令画出各抽样信号的波形和频谱,并。

    6、分析其频率混叠现象t2 = -0.007:ts:0.007;fst = cos(2*f1*pi*t2);subplot(223);plot(t1, ft, :), hold onstem(t2, fst), grid on;axis(-0.006 0.006 -1.5 1.5)xlabel(Time/s),ylabel(fs(t)title(Sample signal); hold offfsw=ts*fst*exp(-1i*t2*w);subplot(224); plot(w, abs(fsw), grid onaxis(-20000 20000 0 0.006)xlabel(omega),。

    7、ylabel(fsw)title( Sample freq spectrum);Code:f1 = 100; % f1 = 100 hzts = 1/4000;% sample = 4000hzdt = 0.0001;t1 = -0.007:dt:0.007;ft = cos(2*f1*pi*t1);subplot(221); plot(t1, ft), grid on; axis(-0.006 0.006 -1.5 1.5)xlabel(Time/s),ylabel(f(t)title(Cosine curve); N = 5000; k = -N:N; w = 2*pi*k/(2*N+1)。

    8、*dt);fw = ft*dt*exp(-1i*t1*w);subplot(222);plot(w, abs(fw); grid on;axis(-20000 20000 0 0.005);xlabel(omega), ylabel(f(w)title(Cos freq spectrum);f1 = 100Hz将代码中f1设为3800即可f2 = 3800Hz5、结合抽样定理,利用MATLAB编程实现信号经过冲激脉冲抽样后得到的抽样信号及其频谱建议:冲激脉冲的周期分别取4*pi/3 s、pi s、2*pi/3 s三种情况对比,并利用构建信号。 (*改动第一行代码即可)t2 = -5: Ts: 。

    9、5;fst = sinc(t2);subplot(2, 2, 3)plot(t1, ft, :), hold onstem(t2, fst), grid onaxis(-6 6 -0.5 1.2)title(Sampling signal)Fsw = Ts*fst*exp(-1i*t2*W);subplot(2, 2, 4)plot(W, abs(Fsw), grid onaxis(-50 50 -0.05 1.5) title(spectrum of Sampling signal)Ts = 4/3; % impulse period = 4*pi/3t1 = -5:0.01:5;ft = 。

    10、sinc(t1);subplot(2, 2, 1)plot(t1, ft), grid onaxis(-6 6 -0.5 1.2)title(Sa(t)N = 500; k = -N: N;W = pi*k / (N*0.01);Fw = 0.01*ft*exp(-1i*t1*W);subplot(2, 2, 2)plot(W, abs(Fw), grid onaxis(-30 30 -0.05 1.5)title(Sa(t) freq spectrum)冲激脉冲的周期 = 4*pi/3 s冲激脉冲的周期 = pi s冲激脉冲的周期 = 2*pi/3 s6、已知周期三角信号如下图所示注:图中时。

    11、间单位为:毫秒(ms):(1)试求出该信号的傅里叶级数自己求或参见课本P112或P394,利用Matlab编程实现其各次谐波如1、3、5、13、49的叠加,并验证其收敛性;a0 = 12; an = 4n2sin2(n2); bn = 0 谐波幅度收敛速度: 1n2原始波形:第k阶谐波 波形前K次谐波的叠加Code:figure(3);N = 4;a0 = 1/2;for k = 1: Nn = 1: 2: nclass(k);an = 4./(n*pi).2);ft = an*cos(pi*n*t);ft = ft + a0;subplot(2, 2, k); plot(t, ft);axi。

    12、s(-4, 4, 0, 1)title(The ,num2str(nclass(k),times superpose);endfigure(1);t = -2*pi: 0.001: 2*pi;f = abs(sawtooth(0.5*pi*t, 0.5);plot(t, f), grid on;axis(-4, 4, -1, 2)title(Original wave);nclass = 1, 3, 13, 49;figure(2);N = 4;a0 = 1/2;for k = 1: Nn = nclass(k);an = 4./(n*pi).2);ft = an*cos(pi*n*t);ft。

    13、 = ft + a0;subplot(2, 2, k); plot(t, ft);axis(-4, 4, 0, 1)title(num2str(nclass(k), class H-wave );end(2)用Matlab分析该周期三角信号的频谱三角形式或指数形式均可。当周期三角信号的周期(如由2ms1ms或由2ms4ms)和宽度(如2ms1ms)分别变化时,试观察分析其频谱的变化。dt=0.01; t=-4:dt:4;ft=(t=-1&t0&t=-0.5&t0&t2fmax),采样之后的数字信号才能完整保留原始信号中的信息。第四题中,f=3800hz时,采样频率4000hz明显小于f,故发生。

    14、了混叠。2、谐波叠加实验:可以看出随着波次的叠加,波形越来越趋近于原始波形,正体现了傅里叶级数对原函数的还原。五、实验思考1、MATLAB 原意是矩阵实验室,里面各种运算都是矩阵化的。所以在进行一些变量相乘的时候,要进行转置,比如单引号和点乘。2、第二题傅里叶逆变换,我对照了wolframalpha的结果,不太一样后发现MATLAB的逆变换是没有归一化处理的,而wolframalpha针对的是离散傅里叶变换,默认加了1/sqrt(2pi)归一化因子。3、第四题抽样那,频率变为3800hz后,图形应该也跟着放大才好看,但是放大有点失真,故还是选择了原来的比例。(注:文档可能无法思考全面,请浏览后下载,供参考。可复制、编制,期待你的好评与关注。

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空空如也

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