Принципы тестирования гипотезы

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.

Гипотеза (качество подгонки), тестирование является общепринятой методикой, которая использует статистические данные от выборки, чтобы сделать вывод о генеральной совокупности. В тестировании гипотезы вы утверждаете конкретный оператор (нулевая гипотеза) и пытаетесь найти, что доказательство поддерживает или отклоняет тот оператор. Нулевая гипотеза является предположением о генеральной совокупности, что требуется протестировать. Это является “пустым” в том смысле, что это часто представляет веру статус-кво, такую как отсутствие характеристики или отсутствие эффекта. Можно формализовать его путем утверждения, что параметр генеральной совокупности или комбинация параметров генеральной совокупности, имеет определенное значение. MuPAD® позволяет вам протестировать следующие нулевые гипотезы:

  • Данные имеют функцию распределения f. Если f является кумулятивной функцией распределения (CDF), можно использовать классический тест качества подгонки хи-квадрата или тест Кольмогорова-Смирнова. Если f является функцией плотности вероятности (PDF), функция дискретной вероятности (PF) или функция произвольного распределения, используйте классический тест качества подгонки хи-квадрата.

  • Данные имеют функцию нормального распределения с конкретным средним значением и конкретным отклонением. Для кумулятивных функций распределения используйте классический тест качества подгонки хи-квадрата или тест Кольмогорова-Смирнова. Для других функций распределения используйте классический тест качества подгонки хи-квадрата.

  • Данные имеют функцию нормального распределения (с неизвестным средним значением и отклонением). Используйте тест качества подгонки Шапиро-Вилка для этой гипотезы.

  • Среднее значение данных больше, чем некоторое особое значение. Используйте t-тест для этой гипотезы.

Основным результатом, возвращенным тестами гипотезы, является p-значение (PValue). P-значение теста указывает на вероятность, по нулевой гипотезе, получения значения тестовой статистической величины как экстремальное значение или более экстремальный, чем значение, вычисленное из выборки. Если p-значение больше, чем уровень значения (утвердил и согласовал перед тестом), нулевая гипотеза проходит тест. Типичное значение уровня значения 0.05. P-значения ниже уровня значения представляют убедительные свидетельства для отклонения нулевой гипотезы.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте