Statistics and Machine Learning Toolbox™ обеспечивает параметрические и непараметрические тесты гипотезы, чтобы помочь вам определить, прибывают ли ваши выборочные данные из населения с конкретными характеристиками.

Критерии согласия, такие как Андерсона-Дарлинга и одновыборочный критерий Колмогоров-Смирнов, позволяют оценить, получена ли выборка из генеральной совокупности с заданным распределением вероятности. Определить, обе ли выборки извлечены из генеральной совокупности с одним и тем же законом распределения вероятностей, позволяют ряд критериев, в частности, двухвыборочный критерий согласия Колмогорова-Смирнова.

Критерии сдвига, такие как z - тест и t с одной выборкой - тест, тестируют, прибывают ли выборочные данные из населения с конкретным средним значением или медианой. Протестируйте два или больше набора выборочных данных для того же значения местоположения с помощью 2D демонстрационного t - тест или несколько тест сравнения.

Критерии масштаба, такие как отклонение Хи-квадрата, тестируют, прибывают ли выборочные данные из населения с конкретным отклонением. Сравните отклонения двух или больше наборов выборочных данных с помощью 2D демонстрационного F - теста или нескольких - демонстрационный тест.

Определите дополнительные функции выборочных данных путем перекрестного сведения в таблицу, проведения теста запуска для случайности, и определите объем выборки и степень для теста гипотезы.