피셔 메서드 matlab을 사용하여 P 값을 결합 하시겠습니까?

Question

CDF를 수행 한 후 나는 P의 (그 중 샘플) 다음과 같은 값을받은

내가 Fisher 방법의 도움으로 내 P 값을 결합하여 다음과 같은 방법으로 출력 싶어

[0.43 0.12 0.0021 0.05 0.017 0.001 0.025 0.038 0.35 0.29] 

:

선택 처음으로 3 P 값을 결합한 다음이를 결합하여 피셔 메서드를 사용하여 결과를 얻습니다. 예를 들어, 내 첫 결합은 P이고, 0.43 ,0.12 0.0021이고 다음으로 P 결합 값은 0.12, 0.0021 ,0.05입니다.

이 문제에 대해 MATLAB을 사용하여 Fisher 방법을 적용 할 수있는 방법을 알려주는 사람이 있습니까?
MATLAB을 사용하여 해결책을 찾지 못했습니다.

피셔의 방법은 하나의 통계량 (X2) 식 사용에 일반적으로 "P-값"로 알려진 각각의 시험에서 극값 확률을 결합

:

documents 피셔 방법에 대해 알려주고 I는 원 화학식으로 표시를 fisher 메서드를 사용하여 p 값을 결합하는 데 사용할 수 있습니다.

여기서 pi는 i 번째 가설 테스트의 p 값입니다. p- 값이 작은 경향이있을 때, 검정 통계량 X2는 커질 것이고, 이는 귀무 가설이 모든 시험에서 참이 아님을 시사한다.

Answer 1

내가 MATLAB 내장 피셔의 결합 확률 테스트가 있다고 생각하지 않지만, 그것을 구현하기가 어렵지 않을해야합니다

P = [0.43 0.12 0.0021 0.05 0.017 0.001 0.025 0.038 0.35 0.29]; 
k = length(P); 

먼저 우리의 요소를 요약 도우미 매트릭스를 만들 것입니다 P 우리가 원하는 :

% the following matrix is used to sun each n elements in a row: 
n = 3; 
summer = diag(ones(k,1)); 
for d = 1:n-1 
    summer = summer + diag(ones(k-d,1),-d); 
end 

우리가 P*summer을 실행하면, 우리가 얻을 :

ans = 
    Columns 1 through 6 
     0.5521  0.1721  0.0691  0.068  0.043  0.064 
    Columns 7 through 10 
     0.413  0.678   0.64   0.29 

다음으로, 우리는 먼저 P의 LN을 고려하여 통계를 계산하고 그들을 합계 3의 (그리고 -2 곱)보다 :

% compute the combine fisher statistic: 
X = -2.*log(P(:).')*summer; 

결과 :

X = 
    Columns 1 through 6 
     18.26  22.564  26.472  27.956  29.342  27.734 
    Columns 7 through 10 
     16.018  11.116  4.5754  2.4757 

마지막으로 우리는 P-을 계산을

% get the p-values for all combinations: 
p_vals = chi2cdf(X(1:end-n+1),6,'upper'); 

우리가 얻을 :

,691 2*3 = 6 DF와 카이 제곱 분포의 값

p_vals = 
    Columns 1 through 6 
    0.005614 0.00095661 0.00018177 9.577e-05 5.2399e-05 0.00010546 
    Columns 7 through 8 
    0.013659  0.084865