Statistics and Machine Learning Toolbox™ обеспечивает параметрические и непараметрические тесты гипотезы, чтобы помочь вам определить, прибывают ли ваши выборочные данные из генеральной совокупности с конкретными характеристиками.

Тесты распределения, такие как Андерсона-Дарлинга и одна выборка Колмогоров-Смирнов, тестируют, прибывают ли демонстрационные данные из генеральной совокупности с конкретным распределением. Протестируйте, имеют ли два набора выборочных данных то же распределение с помощью тестов, таких как 2D выборка Кольмогоров-Смирнов.

Тесты местоположения, такие как z - тест и t с одной выборкой - тест, тестируют, прибывают ли выборочные данные из генеральной совокупности с конкретным средним значением или медианой. Протестируйте два или больше набора выборочных данных для того же значения местоположения с помощью 2D демонстрационного t - тест или несколько тест сравнения.

Дисперсионные тесты, такие как отклонение Хи-квадрата, тестируют, прибывают ли выборочные данные из генеральной совокупности с конкретным отклонением. Сравните отклонения двух или больше наборов выборочных данных с помощью 2D демонстрационного F - теста или нескольких - демонстрационный тест.

Определите дополнительные функции выборочных данных путем перекрестного сведения в таблицу, проведения теста выполнения для случайности, и определите объем выборки и степень для теста гипотезы.