计算未配对或配对样本的学生t检验 - MATLAB开发

SPSS两配对样本非参数检验是通过配对样本数据推断两总体分布是否存在显著差异。基本假设是：两总体分布无显著差异。数据要求包括两配对的样本数据。

T 检验功效工具蛮有用的，是对于那些需要进行实验设计和统计的朋友。你可以通过它计算效应量（d）、样本量（N）和显著性水平（alpha）来进行 t 检验的功效。它挺适合用来规划实验的样本量，尤其当你不确定样本量应该选择多少时，通过输入 N 的数组，你就能清晰地看到效果。还有个小功能，设置PLOT参数为 1，它会帮你绘制一个图表，清晰展示各个样本量的功效值。哦对了，目标功效水平（DESPWR），程序还会告诉你达到这个功效所需的最小样本量，方便。总体来说，这个工具挺实用，你避免因样本量不足或过多而浪费资源。

SPSS中的两配对样本t检验详解: 根据配对样本推断两总体均值是否存在显著差异。例如，可以用于评估减肥茶的有效性或不同广告形式对销售额的影响，确保数据样本两两配对，个案顺序相同，以控制个案自身的影响，假设两总体服从正态分布。

这是一个简化的两样本t检验方法，专注于快速计算t值而跳过耗时的p值计算步骤。适用于需要进行多次置换测试并追求效率的场合。该方法假设方差相等，并允许样本量不等。

单变量均值的利器就是 SPSS 里的单样本 T 检验。用起来挺顺手，适合那种你只拿到一组样本，想看看它跟理论值有没有差异的场景，比如产品尺寸有没有偏差、问卷平均分是不是达标这类。操作逻辑也比较直观，就是告诉 SPSS 你关注哪个变量，还有你心里的那个“标准值”，它就给你算出差不多的置信区间，还配好了显著性检验结果，响应也快，图表也清楚。如果你之前用过SAS做 T 检验，切到 SPSS 会感觉界面友好多了，适合不太爱写代码的朋友。想在代码层面理解的，也可以看看SAS 实现方式，两者对比一下也挺有意思。另外，做检验前别忘了正态性这关。SPSS 没默认给你跑这个，得自己加个 K-S 或 Shapir

Matlab开发：在等距时间序列中查找配对值。在时间向量y中查找x（i）的最近（下或上）邻居，其中x和y是时间向量。

在SAS统计分析软件中，常用于进行t检验的过程包括PROC UNIVARIATE、PROC MEANS以及本章重点讲解的PROC TTEST过程。

用于配对的两幅图像可为JPG或BMP格式，能有效进行数字图像的配对操作。使用交互式程序进行图像配对操作。

该代码将文档中的每行单词进行词配对计数。预处理操作包括去除标点符号和统一转换为小写单词。