Fisherメソッドmatlabを使用してP値を結合する？</p> <p>選択：

Question

はCDFを行った後、私はP（それらのサンプル）

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

私はFisher方法の助けを借りて、私のP値を組み合わせて、次のように出力を取得したいのは次の値を受け取りました最初に3 Pの値を組み合わせ、それらを結合し、これから結果を得ます（fisherメソッドを使用）。例えば、私の最初の結合Pの値は0.43 ,0.12 0.0021となり、私の次のPの値の組み合わせは0.12, 0.0021 ,0.05となります。

この問題に対してMATLABを使用してFisherメソッドを適用する方法を教えていただけますか？
MATLABを使用して解決策を見つけることができませんでした。

フィッシャーの方法は、式を使用して、一つのテスト統計量（X2）に、一般的に「p値」と呼ばれる各試験から極値確率を組み合わせ：フィッシャー法に関する指示

documents私は円形に式をマークフィッシャー法を使用してp値を組み合わせるために使用することができます。

ここで、piはi番目の仮説検定のp値です。 p値が小さい傾向にある場合、試験統計量X2は大きくなり、帰無仮説はすべての試験で真ではないことが示唆される。

Answer 1

私はMATLABに建てられたフィッシャーの組み合わせ確率検定があるとは思わないが、それを実装するのは難しいことではないはずです。

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

最初の我々は内の要素を合計するヘルパー行列を行いますP我々は望むよう：

% 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 

我々はP*summerを実行した場合、我々が得る：

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 

次に、我々はまず、すべてのPのLNを取ることによって、および3の（と-2を掛ける）でそれらを合計よりも統計を計算：

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

結果：

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 

最後に、我々はp型を計算します

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

そして、我々が得る：

DFのカイ二乗分布からの値

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