随机化试验

利用Matlab进行随机化腹股沟幼虫组成的开发，同时实现了截断SVD的高效计算。

概率算法是计算机科学中一种特殊的设计方法，利用随机性解决问题。它不按固定顺序执行，而根据概率分布确定下一步操作。在数据挖掘、机器学习和优化问题中表现突出。概率算法包括随机化过程和概率分析两部分。随机化过程引入随机因素如随机选择、排列。概率分析评估算法期望性能和错误率，证明效率和可靠性。蒙特卡洛方法是典型应用，通过随机抽样近似求解问题。机器学习中常见朴素贝叶斯分类器和随机森林算法。图论和网络优化中模拟退火和遗传算法常用全局优化。

RANDBLOCK - 用于MATLAB开发的功能，可将矩阵M按指定大小的非重叠块S分隔并进行混洗，以实现随机化。M可以是任意维数的数值或元胞数组。返回的索引I和J可用于重新排列数据，使得R等于A(I)且R(J)等于A。详细使用示例包括对向量和二维矩阵的应用。

随机化设计资料均数的t检验。例4.3某克山病区测得11名克山病患者与13名健康人的血磷值(mmol/L)如下，问该地急性克山病患者与健康人的血磷值平均水平是否不同?患者0.84 1.05 1.20 1.39 1.53 1.67 1.80 1.87 2.07 2.11健康人0.54 0.64 0.75 0.81 1.16 1.20 1.34 1.35 1.48 1.56 1.87

RCT-Simulation-v1项目提供基础的R代码，用于模拟随机对照试验。项目从简单的示例入手，逐步扩展到更复杂的代码。 初期示例尽量减少对高级R知识的依赖，仅在必要时才使用软件包，避免为R新手设置障碍。代码注释力求实用，但用户仍需具备R语言、随机对照试验和常用统计分析方法的基本知识。 RCT_Binary_Outcome 提供模拟两组平行臂随机试验的代码，该试验的结果为二元变量。RCT_Binary_Outcome_Interim_Efficacy_Manual 提供模拟两组平行臂随机试验的代码，该试验的结果也为二元变量，并添加了计划内的中期分析，其中包含基于疗效的终止规则。示例采用O'Brien-Fleming方法，中期分析计划在收集到50%的观测数据时进行。

msql预测试验用于评估学生对SQL查询语言的基础知识掌握情况，帮助他们在进入正式学习阶段前进行必要的准备。预测试验包含多个问题，涵盖SQL语法、基本查询和数据操作等内容，为学生提供一个评估和学习SQL的机会。

拟水平法的极差分析与一般正交试验类似，但在计算拟水平因素K值和极差R时有区别。拟水平法的方差分析步骤与一般正交试验相同，但拟水平列的偏差平方和和自由度计算不同。

选取数据表格，自动生成试验顺序。输入试验结果，一键计算，即可获得分析报告。

正交试验设计提供了简化试验过程和分析试验结果的方法，适用于生产和科学研究领域。

多元正态总体检验 多元数据图示分析 聚类分析 因子分析 典型相关分析