計算獨立的組內不正確的事件的概率

Question

我有以下結構：

T = struct('Time',{20, 40, 50, 80, 120, 150, 190, 210, 250, 260, 270, 320, 350, 380, 385, 390, 395},... 
      'Trial',{'correct','incorrect','incorrect','correct','correct','correct','incorrect','incorrect','correct','correct','correct','incorrect','incorrect','correct','correct','incorrect','incorrect'}); 

我想完成下列兩項任務：

1. 我想有概率每100毫秒時間窗口（間隔）一個'incorrect'。

   例如，對於第一時間窗口，第一100毫秒，有4個試驗和2 'incorrect'出4所以這將是2/4 = 0.5

2. 我要繪製的概率的條形圖每個100毫秒的時間窗口。 x軸將是時間，每個條的寬度將是100毫秒，其高度是該特定窗口的概率。

我真的很感激任何幫助。

Answer 1

這不符合我在回答問題時的政策，沒有問題poser做出的任何努力，但這似乎是一個有趣的問題，所以我會例外。

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首先，拆分每個Time和Trial領域，使他們在不同的陣列。對於Trial領域，我要去把它們轉換爲標籤1和2表示correct和incorrect爲便於實施：

time = [T.Time].'; 
trial = {T.Trial}.'; 
[~,~,trial_ID] = unique(trial); 

接下來，你可以做的是花時間陣列和鴻溝中的每個條目在發言時100。屬於同一個ID的值表示它們屬於一個100毫秒的組。需要注意的是，我們還需要添加1下一步...你就會明白爲什麼：

groups = floor(time/100) + 1; 

現在，這裏也許你可以在MATLAB中曾經使用過的最漂亮的功能之一：accumarray。 accumarray將基於ID的數組部分分組，並將函數應用於每個組的所有值。在我們的例子中，我們想根據groups數組對所有正確和不正確的ID進行分組，然後從那裏我們確定每個組不正確的值的總數。

具體來說，就是我們要做的是在groups指定的每個組的值，我們將看看在correct和incorrect數字標籤，並確定由求和要多少有多少是不正確的是等於2對於每個組，然後除以每組的數量。這些組需要從索引1開始，這就是爲什麼我們必須添加1到groups。沒有它，第一組實際上會從0開始，和MATLAB從1開始的索引，因此偏移：

per = accumarray(groups, trial_ID, [], @(x) sum(x == 2)/numel(x)); 

per包含每組正確分數，我們得到：

>> per 

per = 

    0.5000 
    0.3333 
    0.2500 
    0.6667 

非常好！做一個快速的手工計算會證明你得到了正確的結果。

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現在最後一部分是繪製條形圖上的概率。這是很乾脆：

bar(100*(1:numel(per)), per); 
xlabel('Time (ms)'); 
ylabel('Probability'); 

我創建一個從100開始，100的倍數，直到儘可能多的團體上升，因爲我們有一個載體。在我們的例子中，隨着時間上升到395毫秒，我們有4個。

因此，我們得到：