Cox-Stuart检验

此代码执行双尾 Cox-Stuart 检验的一种版本，用于检验向量 V 中是否存在趋势。该检验的零假设是 V 中不存在趋势。检验结果在 H 中返回，其中 H = 1 表示在 alpha 显著性水平上拒绝原假设，H = 0 表示未能在 alpha 显著性水平上拒绝原假设。

LM 检验的 STATA 代码，挺适合做时间序列或者面板数据里的误差自相关检测。用起来不复杂，几行命令搞定，效率也不错。你只要有点 STATA 的基础，跑起来没啥障碍。 STATA 里的LM 检验，蛮适合你在做残差独立性的时候用一用。尤其在回归模型里，经常会遇到自相关问题，直接上这段代码，就能省不少功夫。 命令格式直观，比如xtserial y x1 x2，你把变量名一换就行。响应也快，结果也清晰，适合快速验证模型设定有没有问题。 你如果刚接触 STATA，也可以先看看这篇Stata 初学者教程，基本命令讲得蛮清楚，跟着跑一遍就有感觉了。 另外，MATLAB 也有不少跟LM 算法相关的实现，比

Matlab代码考克斯DLBCL-Morph：使用深度学习计算带有注释的DLBCL数字图像集的形态特征。DLBCL-Morph数据集包含42个数字扫描的高分辨率组织微阵列（TMA）载玻片，涵盖了209个DLBCL病例的临床、细胞遗传学和几何特征。我们通过组织微阵列（TMA）排列重复的组织核心切片，并使用H＆E和免疫组化染色（CD10、BCL6、MUM1、BCL2和MYC）对重复切片进行染色。深度学习模型用于ROI中的肿瘤核分割，并计算几何特征。我们建立了Cox比例风险模型，证明这些几何特征在生存预测中的效用，C指数（95％CI）为0.635（0.574,0.691）。研究表明，这些结果对于理解

在使用线性、logistic和cox限制性立方样条图时，数据的应用分析至关重要。这些方法在统计建模中扮演着重要角色，帮助理解数据的复杂关系和趋势。

假设检验建立在承认原假设（H0）的前提下，即概率很小的事件（H1）不太可能发生。实验中若出现概率很高的事件，则拒绝原假设，接受备择假设（H1）。

量子图的微分方程不太好整？cox-Quantum-Graphs这个 MATLAB 代码包还挺贴心的，封装得蛮好，基本不用自己写底层逻辑。你可以直接建图、设置边长和顶点条件，还支持切换顶点类型，像是Neumann、Kirchhoff这类常见的都能搞定。 光谱行列式也能符号计算——目前还只支持 Neumann 顶点，其他像Dirichlet和Robin的要再等等。图的拓扑结构随你定义，还能解三次非线性 Schrödinger 方程，分支切换也有支持，适合搞点复杂场景测试。 图形可视化部分也还不错。能画出结构清晰、分叉的量子图，想快速对比几个结构差异的图，蛮方便的。用的是中心差分和重影点的手法来拉普

在总体分布未知的情况下，SPSS 非参数检验可以利用样本数据推断总体的分布或各总体的分布是否存在显著差异。 SPSS 非参数检验的类型: 单样本非参数检验 两独立样本的非参数检验 多独立样本的非参数检验 两配对样本的非参数检验 多配对样本的非参数检验

使用Lilliefors正态性检验评估数据分布是否符合正态分布。

采用Access快速开发 应用于医学检验报告系统 具有实用参考价值

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