Выполните тест Кольмогорова-Смирнова
Блокноты MuPAD® будут демонтированы в будущем релизе. Используйте live скрипты MATLAB® вместо этого.
Live скрипты MATLAB поддерживают большую часть функциональности MuPAD, хотя существуют некоторые различия. Для получения дополнительной информации смотрите, Преобразовывают Notebook MuPAD в Live скрипты MATLAB.
Для теста качества подгонки Кольмогорова-Смирнова MuPAD® обеспечивает функцию stats::ksGOFT. Эта функция позволяет вам протестировать данные против любого кумулятивного распределения, доступного в библиотеке MuPAD Statistics. Тест Кольмогорова-Смирнова возвращает два p-значения. Нулевая гипотеза проходит тест, только если оба значения больше, чем уровень значения. Например, создайте следующую последовательность данных x, который содержит тысячу записей:
f := stats::normalRandom(1, 1/3): x := f() $ k = 1..1000:
Используйте функциональный stats::ksGOFT, чтобы протестировать, имеет ли последовательность x нормальное распределение со средним значением 1 и отклонение 1/3. Предположим, вы применяете типичный уровень 0.05 значения. Поскольку оба p-значения больше, чем уровень значения, последовательность проходит тест:
stats::ksGOFT(x, CDF = stats::normalCDF(1, 1/3))
Протестируйте ту же последовательность, но на этот раз сравните ее с нормальным распределением с отклонением 1. Оба p-значения намного меньше, чем уровень значения. Нулевая гипотеза утверждает, что последовательность x имеет нормальное распределение со средним значением 1 и отклонение 1. Эта гипотеза должна быть отклонена:
stats::ksGOFT(x, CDF = stats::normalCDF(1, 1))
