mrcImageVarianceAnalysis
mrcImageVarianceAnalysisとは分散解析を行うEosのコマンドである。
目次
オプション一覧
メインオプション
| オプション | 必須項目/選択項目 | 説明 | デフォルト |
|---|---|---|---|
| -i | 選択 | 入力リスト: テキスト | NULL |
| -r | 選択 | 参照: 入力リスト | NULL |
| -o | 選択 | 出力: 分散率 | NULL |
| -v | 選択 | 出力: 分散解析 | NULL |
| -c | 選択 | コンフィグファイル設定 | NULL |
| -m | 選択 | モードを設定 | 0 |
| -h | 選択 | ヘルプを表示 |
モードの詳細
| モード | 説明 |
|---|---|
| 0 |
入力リストのフォーマット
入力1 入力2 入力3 . . .
入力1, 2, ... のフォーマット
mrcファイル1 A B mrcファイル2 A B . . . . . .
分散分析のアルゴリズム
VarianceRatio := VarinceBetweenClasses/(SumOfVarianceWithinEachClass)
VarinceBetweenClasses: variance between classes
VarinceWithClasses: variance within each class
General Information
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)
実行例
入力ファイルのデータ
/Eos/data/Input1.txt /Eos/data/Input2.txt /Eos/data/Input3.txt
/Eos/img/1VOM-40.mrc 0 1 /Eos/img/1VOM-45.mrc 1 1
 |
最小 最大 |
0 (0, 0, 0) 3077.54 (41, 49, 0) |
 |
最小 最大 |
0 (0, 0, 0) 3099.59 (17, 62, 0) |
/Eos/img/1VOM-50.mrc 0 1 /Eos/img/1VOM-55.mrc 0 1
 |
最小 最大 |
0 (0, 0, 0) 3095.88 (33, 57, 0) |
 |
最小 最大 |
0 (0, 0, 0) 3044.97 (51, 58, 0) |
/Eos/img/1VOM-60.mrc 0 1 /Eos/img/1VOM-65.mrc 0 1
 |
最小 最大 |
0 (0, 0, 0) 3026.91 (50, 47, 0) |
 |
最小 最大 |
0 (0, 0, 0) 3308.47 (26, 42, 0) |
入力ファイルのみの場合
 |
最小 最大 |
50.0673 (30, 27, 0) 100 (14, 67, 0) |
最小 最大 |
0.00134705 (30, 27, 0) 165008 (14, 67, 0) |
0 0 3 1 0 3 2 0 3 3 0 3 4 0 3 -中略- 28 27 1.06282 29 27 1.17063 30 27 0.00134705 31 27 0.0869645 32 27 0.158319 -中略- 12 67 4.90624 13 67 4.19018 14 67 165008 15 67 3.26777 16 67 2.0586 -中略- 75 79 3 76 79 3 77 79 3 78 79 3 79 79 3
