Тест Lilliefors
h = lillietest(x)
h = lillietest(x,Name,Value)
[h,p] =
lillietest(___)
[h,p,kstat,critval]
= lillietest(___)
возвращает тестовое решение для нулевой гипотезы, что данные в векторном h
= lillietest(x
)x
прибывают из распределения в нормальном семействе против альтернативы, что это не прибывает из такого распределения, с помощью теста Lilliefors. h
результата является 1
, если тест отклоняет нулевую гипотезу на 5%-м уровне значения и 0
в противном случае.
возвращает тестовое решение с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары "имя-значение". Например, можно протестировать данные против различного семейства распределений, изменить уровень значения или вычислить p - значение с помощью приближения Монте-Карло.h
= lillietest(x
,Name,Value
)
Чтобы вычислить критическое значение для теста гипотезы, lillietest
интерполирует в таблицу критических значений, предварительно вычисленных с помощью симуляции Монте-Карло для объемов выборки меньше чем 1 000 и уровни значения между 0,001 и 0.50. Таблица, используемая lillietest
, больше и более точна, чем таблица, первоначально введенная Lilliefors. Если более точный p - значение желаемо, или если желаемый уровень значения - меньше чем 0,001 или больше, чем 0,50, входной параметр MCTol
может использоваться, чтобы запустить симуляцию Монте-Карло, чтобы вычислить p - значение более точно.
Когда вычисленное значение тестовой статистической величины больше, чем критическое значение, lillietest
отклоняет нулевую гипотезу на уровне значения Alpha
.
lillietest
обрабатывает значения NaN
в x
как отсутствующие значения и игнорирует их.
[1] Коновер, W. J. Практическая непараметрическая статистика. Хобокен, NJ: John Wiley & Sons, Inc., 1980.
[2] Lilliefors, H. W. “На Кольмогорове-Смирнове тестируют на экспоненциальное распределение с неизвестным средним значением”. Журнал американской Статистической Ассоциации. Издание 64, 1969, стр 387–389.
[3] Lilliefors, H. W. “На Кольмогорове-Смирнове тестируют на нормальность со средним значением и неизвестным отклонением”. Журнал американской Статистической Ассоциации. Издание 62, 1967, стр 399–402.