我需要一个班级来对正常人群进行假设检验答案

【问题标题】：I need a class to perform hypothesis testing on a normal population我需要一个班级来对正常人群进行假设检验
【发布时间】：2011-01-12 16:50:47
【问题描述】：

特别是，我想生成一个容差区间，为此我需要将 Zx 的值作为 x 的某个值在标准法线上。

Java 标准库有类似的东西吗，还是我应该自己开发？

编辑：具体来说，我希望对一组图像进行类似于线性回归的操作。我有两张图像，我想看看它们的像素之间的相关程度如何。我想这也可能属于计算机视觉。

【问题讨论】：

真的有必要使用Java吗？为什么不使用 R、SPSS 或 Mathematica？重新发明轮子似乎有点矫枉过正，尽管学会这样做会很棒！:)
Java 是必要的，是的。至于学习如何做到这一点，我已经掌握了大量统计数据，我只是在尝试编写尽可能精简的实现。
你到底想做什么？您是否要确定两个图像是否基本相同？将图像分组？你的容忍区间容忍的是什么？您可能想在此处查看一些相关问题（one、two），看看这是否有助于您澄清问题。
（嗯，我们是否只允许每个评论一个链接？不明白为什么只有一个有效）
相关问题：stackoverflow.com/questions/448643/statistical-library-for-java

标签： java image-processing statistics computer-vision

【解决方案1】：

只需在这两个图像之间计算Pearson correlation coefficient。您将有 3 个系数，因为需要分别分析 R、G、B 通道。或者您可以仅为图像的强度级别计算 1 个系数，...或者您可以在转换为 HSV 或 HSL 颜色空间后计算图像的色调值之间的相关性。做任何你认为合适的事情:-)

编辑：相关系数只有在缩放和/或旋转某些图像后才能最大化。这可能是一个问题，也可能不是 - 取决于您的需求。

【讨论】：

皮尔逊相关系数不会给你你正在寻找的答案。我宁愿使用基于傅立叶或其他变换的方法。
能否请您更具体地解释一下为什么 Pearson 相关系数不适合这里？

【解决方案2】：

您可以使用rJava/JRI 使用 R 的完整统计能力。这包括像素之间的相关性等等。

另一种选择是查看imageJ，它包含用于许多图像处理、数学和统计的库。它是一个应用程序，但该库也可用于开发。它带有extensive developers manual。另外，imageJ 也可以是combined with R。

imageJ 允许您使用基于傅立叶变换或其他方法的正确方法来查找图像相似性度量。更多信息可以在Digital Image Processing with Java an ImageJ 中找到。另见this paper。

另一个是Commons-Math。这一个还包含基本的统计工具。

另请参阅this question 和this question 上的答案。

【讨论】：

【解决方案3】：

您似乎想与图像进行比较以了解它们的相似程度。在这种情况下，首先要尝试的两件事是两幅图像之间的 SSD（差异平方和）和归一化相关性（这与 0x69 所暗示的 Pearson 相关性密切相关）。

您还可以尝试对两个图像中的小（对应）窗口进行归一化相关，并将图像中几个（所有）小窗口的结果相加。

这两个方法很简单，几分钟就能写出来。

我不确定这与假设检验或线性回归有什么关系，您可能需要编辑以澄清您的这部分问题。

【讨论】：