Exponenta Banner
exponenta event banner

ztest

z-

свернуть все на странице

Синтаксис

h = ztest(x,m,sigma)
h= ztest(x,m,sigma,Name,Value)
[h,p] = ztest(___)
[h,p,ci,zval] = ztest(___)

Описание

пример

h = ztest(x,m,sigma) возвращает тестовое решение для нулевой гипотезы, что данные в векторном x прибывают из нормального распределения со средним m и стандартным отклонением sigma, с помощью z - тест. Альтернативная гипотеза - то, что средним значением не является m. h результата является 1, если тест отклоняет нулевую гипотезу на 5%-м уровне значения и 0 в противном случае.

пример

h= ztest(x,m,sigma,Name,Value) возвращается тестовое решение для z - тестируют с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары "имя-значение". Например, можно изменить уровень значения или провести односторонний тест.

пример

[h,p] = ztest(___) также возвращает p - значение теста, с помощью любого из входных параметров от предыдущих синтаксисов.

пример

[h,p,ci,zval] = ztest(___) также возвращает доверительный интервал среднего значения генеральной совокупности, ci и значения тестовой статистической величины, zval.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Загрузите выборочные данные. Создайте вектор, содержащий первый столбец данных о классах экзамена студентов. 

load examgrades
x = grades(:,1);

Протестируйте нулевую гипотезу, что данные прибывают из нормального распределения со средним m = 75 и стандартным отклонением sigma = 10. 

[h,p,ci,zval] = ztest(x,75,10)
h = 0

p = 0.9927

ci = 2×1

   73.2191
   76.7975


zval = 0.0091

Возвращенное значение h = 0 указывает, что ztest не отклоняет нулевую гипотезу на 5%-м уровне значения по умолчанию.

Скрипт Open Live Script

Загрузите выборочные данные. Создайте вектор, содержащий первый столбец данных о классах экзамена студентов. 

load examgrades
x = grades(:,1);

Протестируйте нулевую гипотезу, что данные прибывают из нормального распределения со средним m = 65 и стандартным отклонением sigma = 10 против альтернативы, что среднее значение больше, чем 65. 

[h,p] = ztest(x,65,10,'Tail','right')
h = 1

p = 2.8596e-28

Возвращенное значение h = 1 указывает, что ztest отклоняет нулевую гипотезу на 5%-м уровне значения по умолчанию, в пользу альтернативной гипотезы, что среднее значение генеральной совокупности больше, чем 65.

Входные параметры

свернуть все

Выборочные данные, заданные как вектор, матрица или многомерный массив.

  • Если x задан как вектор, ztest возвращает одно значение для каждого выходного аргумента.

  • Если x задан как матрица, ztest выполняет отдельный z - тестируют вдоль каждого столбца x, и возвращает вектор результатов.

  • Если x задан как многомерный массив, ztest работает по первому неодноэлементному измерению x.

Во всех случаях ztest обрабатывает значения NaN как недостающие данные и игнорирует их.

Типы данных: single | double

Предполагавшееся среднее значение, заданное как скалярное значение.

Типы данных: single | double

Стандартное отклонение генеральной совокупности, заданное как скалярное значение.

Типы данных: single | double

Аргументы в виде пар имя-значение

Укажите необязательные аргументы в виде пар ""имя, значение"", разделенных запятыми. Имя (Name) — это имя аргумента, а значение (Value) — соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: 'Tail','right','Alpha',0.01 задает тест гипотезы с правильным хвостом на 1%-м уровне значения.

Уровень значения теста гипотезы, заданного как пара, разделенная запятой, состоящая из 'Alpha' и скалярного значения в области значений (0,1).

Пример: 'Alpha',0.01

Типы данных: single | double

Размерность входной матрицы, вдоль которой можно протестировать средние значения, заданные как пара, разделенная запятой, состоящая из 'Dim' и положительного целочисленного значения. Например, определение 'Dim',1 тестирует средние значения столбца, в то время как 'Dim',2 тестирует средние значения строки.

Пример: 'Dim',2

Типы данных: single | double

Тип альтернативной гипотезы, чтобы оценить, заданный как пара, разделенная запятой, состоящая из 'Tail' и одно из следующих.

'both'Протестируйте альтернативную гипотезу, что среднее значение генеральной совокупности не равно m.
'right'Протестируйте альтернативную гипотезу, что среднее значение генеральной совокупности больше, чем m.
'left'Протестируйте альтернативную гипотезу, что среднее значение генеральной совокупности является меньше, чем m.

Пример: 'Tail','right'

Выходные аргументы

свернуть все

Результат испытаний гипотезы, возвращенный как 1 или 0.

  • Если h = 1, это указывает на отклонение нулевой гипотезы на уровне значения Alpha.

  • Если h = 0, это указывает на отказ отклонить нулевую гипотезу на уровне значения Alpha.

p- теста, возвращенного как скалярное значение в области значений [0,1]. p является вероятностью наблюдения тестовой статистической величины как экстремальное значение как, или более экстремальный, чем, наблюдаемая величина по нулевой гипотезе. Маленькие значения p подвергают сомнению валидность нулевой гипотезы.

Доверительный интервал для истинного среднего значения генеральной совокупности, возвращенного как двухэлементный вектор, содержащий более низкие и верхние контуры 100 × (1 – Alpha) доверительный интервал %.

Протестируйте статистическую величину, возвращенную как неотрицательное скалярное значение.

Больше о

свернуть все

z-

z - тест является параметрическим тестом гипотезы, используемым, чтобы определить, прибывает ли набор выборочных данных из генеральной совокупности с конкретным средним значением. Тест принимает, что выборочные данные прибывают из генеральной совокупности с нормальным распределением и известным стандартным отклонением.

Тестовая статистическая величина

z=x¯−μσ/n,

где x¯ демонстрационное среднее значение, μ является средним значением генеральной совокупности, σ является стандартным отклонением генеральной совокупности, и n является объемом выборки. По нулевой гипотезе тестовая статистическая величина имеет стандартное нормальное распределение.

Многомерный массив

Многомерный массив имеет больше чем две размерности. Например, если x является 1 массивом 3 на 4, то x является 3D массивом.

Первая неодноэлементная размерность

Первая неодноэлементная размерность является первой размерностью массива, размер которого не равен 1. Например, если x является 1 2 массивом 3 на 4, то второе измерение является первой неодноэлементной размерностью x.

Советы

  • Используйте sampsizepwr, чтобы вычислить:

    • Объем выборки, который соответствует заданной степени и значениям параметров;

    • Степень достигается для конкретного объема выборки, учитывая истинное значение параметров;

    • Значение параметров, обнаруживаемое с заданным объемом выборки и степенью.

Расширенные возможности

Смотрите также

| |

Представлено до R2006a

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox
Поддержка