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上传时间: 2021-02-22
详细说明：差异度测试工具箱
差异度测试（DDT）是一种两阶段方法，用于检测入射到统计学上显着数量的差分加权边（DWE）的区域。 在此阶段中，我们选择一个数据自适应阈值来标识DWE，然后对每个大脑区域的DWE数量进行统计检验。 我们的程序的关键是Hirscheberger-Qi-Steuer（Hirschberger等人，2007）算法，这是一种计算效率高的算法，用于生成可复制观察到的差异网络的统计特性的随机空网络。
有关DDT的更多详细信息，请参见我们的论文（Higgins等，2019）。
用法
将相关矩阵存储在单元格数组中。 所有转换将由DDT执行。 协变量矩阵还必须是具有组成员资格变量作为第一列的矩阵。 对于k> 2级的分类变量，请创建k-1个虚拟变量。
function [D,pvals,vec,numDWE] = DDT(corrmats,covariate,adjust,method_
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