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2021-3-8 19:05:24
EF和RJ里是原始数据。
statistical_analysis.R是分析代码,里面用了t.test、wilcox.test符号秩检验、sign.test符号检验、cor.test相关性检验、anova方差分析,都是最基本的参数估计、两总体的假设检验,最后作了glm回归。
其他是画图。
并不复杂,数据完整,代码执行没问题,所以顺着代码走一遍,看一看每一步的结果,自己就知道了。当然前提是你知道上面这些基础的东西。如果不了解这些基础,做太多解释也没啥用。
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2021-3-8 19:33:19
llb_321 发表于 2021-3-8 19:05
EF和RJ里是原始数据。
statistical_analysis.R是分析代码,里面用了t.test、wilcox.test符号秩检验、sign ...
大神你好,我之前没有涉及过这方面的内容,一直很难看懂图片上已知p,A,V是怎么将α,β还有γ求出来的,请问可以教教我怎么求这三个参数的思路吗
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2021-3-8 19:59:58
这个图片附件是一个相似的研究也用了这种数学模型,我实在看不明白已知 p ,A, V要怎么求出其他三个参数 α,β和γ
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2021-3-8 21:47:36
看了一下那两个数据文件夹,原来需要用matlab对原始数据进行处理。
也就是说,上面图片公式中的这些参数,应该是matlab的结果。
matlab我用不起,也就无从查看其中的m代码。

看了一遍R代码,preprocessed_data.csv数据中本来有alpha, beta, gamma,R代码中没有相应的处理。
只不过最后作了risky和ambiguous trials的logit回归。这个回归结果,其实就是图片中第二个公式的变形,公式中的gamma隐含在回归结果中的。

我想,从原始数据和数学模型出发,重新建立数据分析框架,完全用R是可以实现的,但是相当于白手起家,难度太大。
最好还是找熟悉matlab的同学帮你看看m代码。



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2021-3-8 22:08:45
忘了说一句,我没有帮你解决任何问题。
千万不要浪费你的论坛币。
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