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, Преобразуют Notebook MuPAD в Live скрипты MATLAB.

Гипотеза (качество подгонки), тестирование является общепринятой методикой, которая использует статистические данные от выборки, чтобы сделать вывод о населении. В тестировании гипотезы вы утверждаете конкретный оператор (нулевая гипотеза) и пытаетесь найти, что доказательство поддерживает или отклоняет тот оператор. Нулевая гипотеза является предположением о населении, 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 населения или комбинация параметров населения, имеет определенное значение. MuPAD® позволяет вам протестировать следующие нулевые гипотезы:

  • Данные имеют функцию распределения f. Если f кумулятивная функция распределения (CDF), можно использовать классический критерий согласия Хи-квадрат или тест Кольмогорова-Смирнова. Если f функция плотности вероятности (PDF), функция дискретной вероятности (PF) или функция произвольного распределения, используйте классический критерий согласия Хи-квадрат.

  • Данные имеют функцию нормального распределения с конкретным средним значением и конкретным отклонением. Для кумулятивных функций распределения используйте классический критерий согласия Хи-квадрат или тест Кольмогорова-Смирнова. Для других функций распределения используйте классический критерий согласия Хи-квадрат.

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

  • Среднее значение данных больше, чем некоторое особое значение. Используйте t-тест в этой гипотезе.

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.