MW1cdf

MW1cdf是一个用于计算具有连续累积分布的两个随机变量的Mann-Whitney U的概率的Matlab函数。该函数基于Mann-Whitney（1947年）的方法，特别适用于样本大小较小的情况（n1和n2 <= 7）。对于更大的样本量，建议考虑使用MW2cdf函数，以避免较长的运行时间。

获得两个随机变量连续累积分布的Mann-Whitney U概率。此算法基于Fortran77 AS 62 Appl。国家主义者。 (1973)。建议在样本量7 < nx xss=removed xss=removed>

返回G't Lam的G单边和双边累积分布函数的倒数，其中K方差和V感兴趣的自由度位于P中的值。这可用作测试K个样本的同方差性的替代统计量。1941年，William G. Cochran提出了一种单边上限方差异常值检验来检查同方差性。这种称为C检验用于确定单个方差估计是否显着大于一组方差并考虑范围内的所有方差。然而，正如2010年't Lam指出的那样，C检验有其局限性。它仅适用于相同大小的数据集。它使用的临界值仅适用于方差分布的上尾，在选定数量的数据集、每组重复数及仅在两个显着性水平下可用。此外，它不会识别异常的低方差，但可能会将高方差误认为异常值。2010年，G't Lam将C测试转换为更一般的“G测试”，使我们能够在任何显着性水平上计算大小相等和不相等的数据集的上限和下限临界值。在检测低方差的影响方面，G't Lam的方法显得尤为重要。

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G(1,1)预测的进一步优化

Matlab生成图形的代码

在Matlab开发中，为生成(1,-1)的随机矩阵A，可以优化代码以避免循环。

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