mrcImageVarianceAnalysis - 変更履歴

2014年8月4日 (月) 06:13にKinoshitaによる

2014-08-04T06:13:48Z

2014年1月8日 (水) 05:40にKinoshitaによる

2014-01-08T05:40:59Z

2014年1月8日 (水) 05:39にKinoshitaによる

2014-01-08T05:39:01Z

差分を表示

2014年1月8日 (水) 05:22にKinoshitaによる

2014-01-08T05:22:27Z

差分を表示

2014年1月8日 (水) 04:17にKinoshitaによる

2014-01-08T04:17:39Z

Kinoshita: Kinoshita がページ「MrcImageVarianceAnalysis」を「mrcImageVarianceAnalysis」に移動しました

2013-12-10T01:57:42Z

Kinoshita がページ「MrcImageVarianceAnalysis」を「mrcImageVarianceAnalysis」に移動しました

2013年10月30日 (水) 00:42にKinoshitaによる

2013-10-30T00:42:05Z

Kinoshita: ページの作成:「'''mrcImageVarianceAnalysis'''とはEosのコマンドである。 == オプション一覧 == ===メインオプション=== ...」
2013-10-30T00:18:09Z
ページの作成:「'''mrcImageVarianceAnalysis'''とはEosのコマンドである。 == オプション一覧 == ===メインオプション=== <table border="1"> <tr> ...」
新規ページ
'''mrcImageVarianceAnalysis'''とは[[Eos]]の[[コマンド]]である。

== オプション一覧 ==
===メインオプション===
<table border="1">
<tr>
<th>オプション</th>
<th>必須項目/選択項目</th>
<th>説明</th>
<th>デフォルト</th>
</tr>
<tr>
<td>-i</td>
<td>選択</td>
<td>入力リスト</td>
<td>NULL</td>
</tr>
<tr>
<td>-r</td>
<td>選択</td>
<td>参照: 入力リスト</td>
<td></td>
</tr>
<tr>
<td>-o</td>
<td>選択</td>
<td>出力: Variance Probability</td>
<td>NULL</td>
</tr>
<tr>
<td>-v</td>
<td>選択</td>
<td>出力: 分散分析</td>
<td>NULL</td>
</tr>
<tr>
<td>-c</td>
<td>選択</td>
<td>コンフィグファイル設定</td>
<td>NULL</td>
</tr>
<tr>
<td>-m</td>
<td>選択</td>
<td>モードを設定</td>
<td>0</td>
</tr>
<tr>
<td>-h</td>
<td>選択</td>
<td>ヘルプを表示</td>
<td>　</td>
</tr>
</table>

===モードの詳細===
<table border="1">
<tr>
<th>モード</th>
<th>説明</th>
</tr>
<tr>
<td>0</td>
<td></td>
</tr>
</table>

===入力リストのフォーマット===
<pre>
入力1
入力2
.
.
.
</pre>

====入力1, 2, ... のフォーマット====
<pre>
ファイル名 A B
. . .
. . .
</pre>

<div>A + Bdensity </div>

===分散分析のアルゴリズム===
<pre>
VarianceRatio := VarinceBetweenClasses/(SumOfVarianceWithinEachClass)
VarinceBetweenClasses: variance between classes
VarinceWithClasses: variance within each class
</pre>

====General Information====
<pre>
Kai-distribution: Kai^2 = SumOf (Xi - AvgOfXi)^2/sigma^2
= s^2(n-1)/sigma^2 : degree of freedom n-1
when variables Xi are due to N(u, sigma^2)
Kai-distribution: Kai^2 = Kai1^2 + Kai2^2 : degree of freedom m1 + m2
F-distribution: F = (Kai1^2/k1)/(Kai2^2/k2) : degree of freedom : (k1, k2)
(s1^2/sigma1^2)/(s2^2/sigma2^2) : degree of freedom : (k1-1, k2-1)
If sigma1 == sigma2, then
s1^2/s2^2 (Variance Ratio) : degree of freedom : (k1-1, k2-1)
</pre>

== 実行例 ==