barttest

Тест Бартлетта

свернуть все на странице

Синтаксис

ndim = barttest(x,alpha)
[ndim,prob,chisquare] = barttest(x,alpha)

Описание

пример

ndim = barttest(x,alpha) возвращает количество размерностей, необходимых, чтобы объяснить неслучайное изменение в матрице данных x на уровне значения alpha.

пример

[ndim,prob,chisquare] = barttest(x,alpha) также возвращает значения значения для тестов гипотезы prob и χ 2 значения, сопоставленные с тестами chisquare.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Сгенерируйте 20 6 матрица случайных чисел от многомерного нормального распределения со средним mu = [0 0] и ковариацией sigma = [1 0.99; 0.99 1].

rng default  % for reproducibility
mu = [0 0];
sigma = [1 0.99; 0.99 1];
X = mvnrnd(mu,sigma,20);  % columns 1 and 2
X(:,3:4) = mvnrnd(mu,sigma,20);  % columns 3 and 4
X(:,5:6) = mvnrnd(mu,sigma,20);  % columns 5 and 6

Определите количество размерностей, необходимых, чтобы объяснить неслучайное изменение в матрице данных X. Сообщите о значениях значения для тестов гипотезы.

[ndim, prob] = barttest(X,0.05)
ndim = 3

prob = 5×1

    0.0000
    0.0000
    0.0000
    0.5148
    0.3370

Возвращенное значение ndim указывает, что три измерения необходимы, чтобы объяснить неслучайное изменение в X.

Входные параметры

свернуть все

Входные данные, заданные как матрица скалярных значений.

Типы данных: single | double

Уровень значения теста гипотезы, заданного как скалярное значение в области значений (0,1).

Пример: 0.1

Типы данных: single | double

Выходные аргументы

свернуть все

Количество размерностей, возвращенных как положительное целочисленное значение. Размерность определяется серией тестов гипотезы. Тест для ndim = 1 тестирует гипотезу, что отклонения значений данных вдоль каждого основного компонента равны, тест для ndim = 2 тестирует гипотезу, что отклонения вдоль второго через последние компоненты равны и так далее. Нулевая гипотеза - то, что количество размерностей равно количеству самых больших неравных собственных значений ковариационной матрицы x.

Значение значения для тестов гипотезы, возвращенных как вектор скалярных значений в области значений (0,1). Каждый элемент в prob соответствует элементу chisquare.

Протестируйте статистику на тест гипотезы каждой размерности, возвращенный как вектор скалярных значений.

Представлено до R2006a

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox
Поддержка
Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте