Exponenta Banner
exponenta event banner

ztest

z-

свернуть все на странице

Синтаксис

h = ztest(x,m,sigma)
h= ztest(x,m,sigma,Name,Value)
[h,p] = ztest(___)
[h,p,ci,zval] = 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

Скрипт Open Live Script

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.

Скрипт Open Live Script

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 в виде вектора, матрицы или многомерного массива.

  • 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 из 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 в виде скалярного значения.

Типы данных: single | double

Стандартное отклонение населения в виде скалярного значения.

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 гипотезы тестирует в виде разделенной запятой пары, состоящей 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 в виде разделенной запятой пары, состоящей 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 в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Tail' и один из:

  • 'both' — Протестируйте против альтернативной гипотезы, что средним значением населения не является m.

  • 'right' — Протестируйте против альтернативной гипотезы, что среднее значение населения больше m.

  • 'left' — Протестируйте против альтернативной гипотезы, что среднее значение населения меньше m.

ztest тестирует нулевую гипотезу, что средним значением населения является m против заданной альтернативной гипотезы.

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

  • Использование 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

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка