Multiple Correlation Coefficient Homogeneity Test in MATLAB

This function performs a permutation test for the null hypothesis that a sample is drawn from a symmetric distribution with a specific mean. The test is based on the t-statistic and is applicable to both single-sample and paired-sample/repeated measures t-tests. Unlike traditional parametric t-tests, this method does not assume that the data comes from a Gaussian distribution, making it more versatile. This function can test a single variable or multiple variables simultaneously. When applying the test to multiple variables, the 'tmax' method is used to adjust the p-values for multiple comparisons (Blair & Karniski, 1993). Similar to Bonferroni correction, this method adjusts p-values to control the family-wise error rate. However, when the variables tested are correlated, the permutation method is more powerful than Bonferroni correction. Reference: Blair, RC & Karniski, W. (1993). An alternative method for significance testing of waveform differences. Psychophysiology.

MATLAB 开发 - Homvar。方差检验菜单的 同质性。

该函数使用3D直方图可视化多个变量之间的成对相关性，并绘制单变量直方图。所有轴限制和色标在子图中都是同步的，消除任何重复的轴标签/刻度。

MATLAB开发-argedata的图像相关和卷积。应用分块卷积方法计算二维和三维图像的自相关和互相关。

对字符串中，存在各种特殊符号的，可同时按多种符号（或特殊符号），分解字符串，按字符位置顺序返回。

基于重抽样的多重假设方法 [Peter H. Westfall, S. Stanley Young]

墨西哥帽子MATLAB代码 逆时相关分析 实现理想的定向调谐动力学（Kovacic等，2008）

模式语言的视觉摘要。 . . xvii 前言 . . xix 前言 . . xxi 致谢 . . xxvii 引言 . . . xxix 重构测试 . . . xlv 第一部分。叙述 . . 1 第1章。简要介绍 . . 3 关于本章 . . . 3 最简单的测试自动化策略可能会起作用。 . . 3 开发过程 . . 4 客户测试 . . 5 单元测试 . . . 6 测试可测试性设计 . . 7 测试组织 . . 7 接下来是什么？ . . 8 第2章。测试异味 . . 9 关于本章 . . . 9 测试异味简介 . . . 9 什么是测试异味？ . . 10 异味的种类。 . . 10 如何处理异味？ . . . 11 异味目录 . . 12 项目异味 . . . 12 行为异味 . . 13 代码异味 . . 16 接下来是什么？ . . . 17 第3章。测试自动化的目标。 . . . 19 关于本章 . . 19 为什么要测试？ . . . 19 测试自动化的经济学 . . . 20 测试自动化的目标。 . . . 21 测试应帮助我们提高质量 . . . 22 测试应

Matlab椭圆分割代码，方法为“IASR：弱监督语义分割的迭代注释选择和细化”的测试代码。测试步骤如下：第一步：下载压缩模型，密码为：bg15或放入根目录解压。我们已发布与密码：y970的汇总手稿中表6的步骤P1到P4对应的所有模型。第二步：更改retored模型的根并运行test_vocSGIR_vgg.py进行SGIR-vgg16评估，多尺度融合的预测将保存在SAVE_DIR = './result/'中。在PASCAL VOC 2012验证数据集上可实现59.3的平均IoU。第三步：更改retored模型的根并运行test_vocSGIR_resnet进行SGIR-resnet101评估，多尺度融合的预测将保存在SAVE_DIR = './resultresnet/'中。在PASCAL VOC 2012验证数据集上可实现64.0的平均IoU。第四步：后处理请参考运行CRF。第五步：我们已提供用于评估的matlab代码，您可以评估结果并自行获取IoU，请参阅相关文档。