找出组间差异的显着值

Question

假设 I 是一个向量，其中行表示测量值的平均值，列表示一组人。

Data = [1.8,1.4, 1.5;
60, 70, 80;
20, 40, 5];

假设我有另一个包含测量误差的向量

Error = [0.2, 0.1, 0.4;
20, 30, 10;
10,5,2];

我想为一组的每次测量选择显示显着差异的其他组。

例如

    k = 1; 

for i = 1: size(Data,1)

    if ((Data(i,1)-Error(i,1)) > (Data(i,2)+Error(i,2)) || (Data(i,1)+Error(i,1)) < (Data(i,2)-Error(i,2)) )

      selectedpar(k,1:3) = [i ,1, 2];

      k = k+1;
    end

    if ((Data(i,1)-Error(i,1)) > (Data(i,3)+Error(i,3)) || (Data(i,1)+Error(i,1)) < (Data(i,3)-Error(i,3)))

      selectedpar(k,1:3) = [i , 1, 3];

      k = k+1;
    end

    if ((Data(i,2)-Error(i,2)) > (Data(i,3)+Error(i,3)) || (Data(i,2)+Error(i,2)) < (Data(i,3)-Error(i,3)))

      selectedpar(k,1:3) = [i , 2, 3];

      k = k+1;
    end

end

我的问题是我事先不知道我应该使用的if条件的数量（组号不固定）... 有没有办法用通用解决方案解决这个问题？ 此示例中的结果将是

selectedpar = [1    1   2
3   1   3
3   2   3]

表明对于第 1 次测量，第 1 组和第 2 组之间的差异是显着的，对于第 3 次测量，第 1 组和第 3 组之间以及第 2 组和第 3 组之间的差异是显着的。

Answer 1

你可以使用bsxfun

DM = Data-Error;
DP = Data+Error;
selectedpar = [];
for k=1:size(Data,1)
   [I,J]=find(tril(bsxfun(@gt, DM(k,:), DP(k,:).')));
   selectedpar = [selectedpar ; k+zeros(size(I)), J, I];  %#ok<AGROW>
end

您可能可以通过在 DP 上应用 permute 来删除 for 循环，但代码可读性不强。