Fisher r-z变换应用最多的地方就是皮尔森相关系数r的变换,如我们在计算fMRI的相关时,一般会用皮尔森相关系数r,这时候往往需要把r转换成z。同样,Fisher r-z变换的目的也是使得数据符合正态分布,便于进行统计分析。计算方法如下: 例3及Matlab程序:对x=[0.8147,0.9058,0.1270,0.9134,0.6324]进行Fisher r-z变换。 利...
称为Fisher矩阵, 其中 2.2 极大似然法参数辨识的统计性质 * 式中 为待估参数,求 的极大似然估计。 例1 是独立同分布随机序列,已知其条件概率密度 函数为: 2.2 极大似然法参数辨识的统计性质 * 取对数 求导 2.2 极大似然法参数辨识的统计性质 * 例2. 已知独立同分布的随机过程 ,在参数 条件下随机变量 的...
%分配内存空间 zscore_data = zeros(1,data_l); for m=1:data_l %当前值减去均值,再除以标准差 zscore_data(:,m)=(data(:,m)-mean(data))/std(data); end %输出结果 disp(‘标准差归一化’); disp(zscore_data); %% 进行对数归一化 % 分配内存空间 log_data = zeros(1,data_l); for n=...
7.7.3Fisher判别分析 7.8主成分分析 7.8.1PCA基本思想 7.8.2PCA步骤及实现 第8章微分方程 8.1微分方程的基本概念 8.2单步法 8.2.1显式Euler法 8.2.2隐式Euler法 8.2.3改进Euler法 8.2.4Runge Kutta法 8.3线性多步法 8.3.1Adams外插法 8.3.2Adams内插法 ...
称为Fisher矩阵, 其中 2.2 极大似然法参数辨识的统计性质 * 式中 为待估参数,求 的极大似然估计。 例1 是独立同分布随机序列,已知其条件概率密度 函数为: 2.2 极大似然法参数辨识的统计性质 * 取对数 求导 2.2 极大似然法参数辨识的统计性质 * 例2. 已知独立同分布的随机过程 ,在参数 条件下随机变量 的...
7.7.3Fisher判别分析 7.8主成分分析 7.8.1PCA基本思想 7.8.2PCA步骤及实现 第8章微分方程 8.1微分方程的基本概念 8.2单步法 8.2.1显式Euler法 8.2.2隐式Euler法 8.2.3改进Euler法 8.2.4RungeKutta法 8.3线性多步法 8.3.1Adams外插法 8.3.2Adams内插法 8.4延迟微分方程 8.5高阶微分...