
% Badamy cztery nowe karmy dla swiñ; nazwijmy je A,  B, C,  D. Mamy dwie grupy po 12 zwierz±t. Uzyskane przyrosty masy s± nastêpuj±ce:\\
A=[31 34 29 26 32 35 38 34 31 29 32 31];
B=[26 24 28 29 30 29 31 29 32 26 28 32];
C=[30 30 32 31 29 27 25 30 31 32 34 33];
D=[32 25 31 26 32 27 28 29 29 28 23 25];

% jeœliby za³o¿yæ ¿e rozk³ady s¹ normalne to mo¿na za¿yæ anove
X=[A' B' C' D'];
[p_an,t,st] =anova1(X);
[c,m,h,nms] = multcompare(st);


% bootstrapowo mo¿na badaæ np. najwiêksz¹ ró¿nicê œrednich

mu=mean(X);
S=max(mu)-min(mu);

N_rep=1e4;
w=[A B C D];
[N G]=size(X);
xx=zeros(N,G);
s_r=zeros(1,N_rep);

for i=1:N_rep
    for j=1:4
        xx(:,j)=randsample(w,N,true);
    end
    mu_r=mean(xx);
    s_r(i)=max(mu_r)-min(mu_r);
end
p=length(find(s_r>=S))/N_rep;
disp(sprintf('Prawdopodobieñstwo HO z anovy: p=%.3f',p_an))
disp(sprintf('Prawdopodobieñstwo HO z repróbkowania: p=%.3f',p))