Permutation T-test

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mult_comp_perm_t1Multi-sample/Paired-sample Permutation T-test with Multiple Comparison Correction 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.
Efficient Random Permutation in MATLAB with Knuth Shuffle
您可以使用MATLAB的randperm函数生成随机排列。不幸的是,randperm函数效率很低,因为它是通过对随机数列表进行排序来实现的。这需要时间O(n * log(n))。使用Knuth shuffle算法,这个操作只需要时间O(n)。这个包实现了Knuth shuffle。用法:只需使用randpermquick(n)而不是randperm(n)。请注意,在使用randpermquick之前,必须先编译文件randpermquick_helper.c。
Addison.Wesley.xUnit.Test.Patterns.Refactoring.Test.Code.May.200...
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
PgSQL Performance Test Documentation
标题 “pgsql performance test doc” 揭示了我们关注的主题是关于 PostgreSQL(通常简称为 pgsql)数据库的性能测试。在这个场景中,我们可能涉及到一系列操作,包括数据导入、查询执行、事务处理和其他数据库操作,以评估 pgsql 在不同工作负载下的表现。描述中提到的 “测试数据库的performance for pgsql sample script and png” 指出我们会有两个关键资源:一个png图像文件和一个SQL脚件。png 文件可能是性能测试结果的可视化图表,展示了测试过程中的各种指标,如查询响应时间、吞吐量或系统资源利用率等。而 SQL 脚本则可能包含了用于测试的一系列 SQL 命令,这些命令设计用来模拟实际应用中的工作负载。 在标签 “java database” 中,虽然主要讨论的是 pgsql,但Java的提及暗示了可能使用 Java 连接到 pgsql 数据库进行测试。Java的 JDBC(Java Database Connectivity)API 广泛用于与各种数据库进行交互,包括 pgsql。因此,我们可能会看到如何使用 Java 编写性能测试代码,以及如何配置 JDBC 连接以优化性能。 在压缩包文件的文件名称列表中,pgsql_performance.png 可能包含了一个性能测试的图形表示,例如折线图,显示了在不同测试阶段 pgsql 的性能指标。而 pgsql_performance.sql 很可能是执行性能测试的 SQL 脚本,其中可能包括了创建表、插入数据、执行复杂查询以及清理环境的命令。在详细探讨这部分内容时,我们可以关注以下几个方面: SQL性能优化:测试脚本中可能包含了一些示例,展示了如何通过索引、查询优化、存储过程或者批量操作来提升 pgsql 的性能。 JDBC配置:讨论如何通过调整 JDBC 连接池大小、超时设置、批处理大小等参数来优化 Java 应用程序与 pgsql 的交互。 性能指标:分析 png 图像,解释CPU使用率、内存消耗、I/O性能、查询响应时间和并发用户数量等关键性能指标。 基准测试工具:可能使用了像 pgbench 这样的 pgsql 专用基准测试工具,或者更通用的 JMeter、Gatling 等工具进行测试。 结果分析:对测试结果进行解读,讨论在不同工作负载下 pgsql 的表现。
Oracle Connection Test Tool
Oracle数据库连接测试工具,用户只需输入连接字符串及查询语句,即可快速验证与Oracle数据库的联通性。
MATLAB_Homvar_Variance_Test
MATLAB 开发 - Homvar。方差检验菜单的 同质性。
cnews.test.txt 文件解读
cnews.test.txt 文件通常用于自然语言处理任务,特别是新闻分类任务中。该文件包含用于测试模型性能的新闻文本数据。
Multiple Correlation Coefficient Homogeneity Test in MATLAB
在本脚本中,多个相关系数之间的比较将被测试。该脚本用于检验k个相关系数的样本是否相等,以便可以用平均相关系数表示。相关系数可以从具有不同样本大小的样本n1, n2,...,nk中计算得出。
Test-Blazor-WebAssembly-StatisticsAndML-DotNet6
利用Blazor WASM(WebAssembly),.NET Core 3.x和.NET 6,展示如何在浏览器中执行统计分析。演示网站:* .NET Core 3.x:* .NET 5:* .NET 6:技术:Blazor WASM(WebAssembly)、C#、Math.NET(统计)、D3.js(可视化)。移动设备(RAM充足)即可运行,如iPhone X、11和12。
001-qt-test.rar资源下载
里面包含Ui_22.ui, 22.py, 22.ui等必要文件,其他为程序备份。请自行下载所需。