ztest

Описание

пример

h = ztest(x,m,sigma) возвращает тестовое решение для нулевой гипотезы что данные в векторном x прибывает из нормального распределения со средним m и стандартное отклонение sigma, использование z - тест. Альтернативная гипотеза - то, что средним значением не является m. Результат h 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 населения, ci, и значение тестовой статистической величины, zval.

Примеры

свернуть все

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 стандартное отклонение 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 на тот ztest не отклоняет нулевую гипотезу на 5%-м уровне значения по умолчанию.

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 стандартное отклонение sigma = 10, против альтернативы, которой среднее значение больше 65.

[h,p] = ztest(x,65,10,'Tail','right')
h = 1
p = 2.8596e-28

Возвращенное значение h = 1 указывает на тот ztest отклоняет нулевую гипотезу на 5%-м уровне значения по умолчанию, в пользу альтернативной гипотезы, что среднее значение населения больше 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 обработки NaN значения как недостающие данные и игнорируют их.

Типы данных: single | double

Предполагавшееся среднее значение, заданное как скалярное значение.

Типы данных: single | double

Стандартное отклонение населения, заданное как скалярное значение.

Типы данных: single | double

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и 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 разделенная запятой пара, состоящая из 'Alpha' и скалярное значение в области значений (0,1).

Пример: 'Alpha',0.01

Типы данных: single | double

Размерность входной матрицы, вдоль которой можно протестировать средние значения, заданные как разделенная запятой пара, состоящая из 'Dim' и положительное целочисленное значение. 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 разделенная запятой пара, состоящая из 'Tail' и одно из следующих.

'both'Протестируйте альтернативную гипотезу, что среднее значение населения не равно m.
'right'Протестируйте альтернативную гипотезу, что среднее значение населения больше m.
'left'Протестируйте альтернативную гипотезу, что среднее значение населения меньше 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 в Alpha уровень значения.

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

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

Доверительный интервал для истинного среднего значения населения, 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 населения с конкретным средним значением. Тест принимает, что выборочные данные прибывают из населения с нормальным распределением и известным стандартным отклонением.

Тестовая статистическая величина

z=x¯μσ/n,

где x¯ демонстрационное среднее значение, μ среднее значение населения, σ является стандартным отклонением населения, 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 1 массивом 3 на 4, затем x 3D массив.

Первая неодноэлементная размерность

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

Советы

  • Используйте sampsizepwr вычислять:

    • 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