Exponenta Banner
exponenta event banner

ansaribradley

Тест Ансари-Брэдли

свернуть все на странице

Синтаксис

h = ансарибрадли (x, y)
h = ansaribradley (x, y, имя, значение)
[h, p] = ансарибрадли (___)
[h, p, stats] = ансарибрадли (___)

Описание

пример

h = ansaribradley(x,y) возвращает тестовое решение для нулевой гипотезы, что данные в векторах x и y происходит из того же распределения, используя тест Ансари-Брэдли. Альтернативная гипотеза заключается в том, что данные в x и y происходит от распределений с одинаковой медианой и формой, но различными дисперсиями (например, дисперсиями). Результат h является 1 если тест отклоняет нулевую гипотезу на уровне значимости 5%, или 0 в противном случае.

пример

h = ansaribradley(x,y,Name,Value) возвращает решение теста Ансари-Брэдли с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары имя-значение. Например, можно изменить уровень значимости, провести односторонний тест или использовать нормальное приближение для вычисления значения статистики теста.

пример

[h,p] = ansaribradley(___) также возвращает значение p, p, теста, используя любой из входных аргументов в предыдущих синтаксисах.

пример

[h,p,stats] = ansaribradley(___) также возвращает структуру stats содержит информацию о статистике теста.

Примеры

свернуть все

Открыть сценарий в реальном времени

Загрузите образцы данных. Создание векторов данных миль на галлон (MPG) измерения для моделей 1982 и 1976 годов. 

load carsmall
x = MPG(Model_Year==82);
y = MPG(Model_Year==76);

Проверьте нулевую гипотезу о том, что мили на галлон, измеренные в автомобилях 1982 и 1976 годов, имеют равные дисперсии. 

[h,p,stats] = ansaribradley(x,y)
h = 0

p = 0.8426

stats = struct with fields:
        W: 526.9000
    Wstar: 0.1986

Возвращенное значение h = 0 указывает, что ansaribradley не отклоняет нулевую гипотезу на уровне значимости по умолчанию 5%.

Открыть сценарий в реальном времени

Загрузите образцы данных. Создание векторов данных миль на галлон (MPG) измерения для моделей 1982 и 1976 годов. 

load carsmall
x = MPG(Model_Year==82);
y = MPG(Model_Year==76);

Проверить нулевую гипотезу о том, что мили на галлон, измеренные в вагонах 1982 и 1976 годов, имеют равные дисперсии, против альтернативной гипотезы о том, что дисперсия вагонов 1982 года больше, чем у вагонов 1976 года. 

[h,p,stats] = ansaribradley(x,y,'Tail','right')
h = 0

p = 0.5787

stats = struct with fields:
        W: 526.9000
    Wstar: 0.1986

Возвращенное значение h = 0 указывает, что ansaribradley не отвергает нулевую гипотезу о том, что дисперсия в милях на галлон одинакова для двух модельных лет, когда альтернативой является то, что дисперсия вагонов с 1982 года больше, чем у вагонов с 1976 года.

Входные аргументы

свернуть все

Образец данных, указанный как вектор, матрица или многомерный массив.

  • Если x и y указаны как векторы, они не должны иметь одинаковую длину.

  • Если x и y указаны как матрицы, они должны иметь одинаковое количество столбцов. ansaribradley выполняет отдельные тесты по каждому столбцу и возвращает вектор результатов.

  • Если x и y определяются как многомерные массивы, ansaribradley работает по первому несинглтонному измерению. x и y должен иметь одинаковый размер вдоль всех остальных размеров.

Типы данных: single | double

Образец данных, указанный как вектор, матрица или многомерный массив.

  • Если x и y указаны как векторы, они не должны иметь одинаковую длину.

  • Если x и y указаны как матрицы, они должны иметь одинаковое количество столбцов. ansaribradley выполняет отдельные тесты по каждому столбцу и возвращает вектор результатов.

  • Если x и y определяются как многомерные массивы, ansaribradley работает по первому несинглтонному измерению. x и y должен иметь одинаковый размер вдоль всех остальных размеров.

Типы данных: single | double

Аргументы пары «имя-значение»

Укажите дополнительные пары, разделенные запятыми Name,Value аргументы. Name является именем аргумента и Value - соответствующее значение. Name должен отображаться внутри кавычек. Можно указать несколько аргументов пары имен и значений в любом порядке как Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

Пример: 'Tail','right','Alpha',0.01 задает правохвостый тест гипотезы на уровне значимости 1%.

Уровень значимости теста гипотезы, определяемый как пара, разделенная запятыми, состоящая из 'Alpha' и скалярное значение в диапазоне (0,1).

Пример: 'Alpha',0.01

Типы данных: single | double

Размер входной матрицы, вдоль которой тестируются средства, указанные как разделенная запятыми пара, состоящая из 'Dim' и положительное целое значение. Например, указание 'Dim',1 проверяет средство столбца, в то время как 'Dim',2 проверяет строковое средство.

Пример: 'Dim',2

Типы данных: single | double

Тип альтернативной гипотезы для оценки, определяемый как разделенная запятыми пара, состоящая из 'Tail' и одно из следующих.

'both'Проверить альтернативную гипотезу о том, что параметры дисперсии x и y не равны.
'right'Проверить альтернативную гипотезу о том, что параметр дисперсии x больше, чем у y.
'left'Проверить альтернативную гипотезу о том, что параметр дисперсии x меньше, чем у y.

Пример: 'Tail','right'

Метод вычисления для статистики теста, определяемый как разделенная запятыми пара, состоящая из: 'Method' и одно из следующих.

'exact'Вычислить p с использованием точного расчета распределения статистики теста W. Это значение по умолчанию, если n, общее количество строк в x и y, составляет 25 или менее. Обратите внимание, что n вычисляется перед любым NaN значения (представляющие отсутствующие данные) удаляются.
'approximate'Вычислить p используя нормальное приближение для статистики W*. Это значение по умолчанию, если n, общее количество строк в x и y, больше 25.

Пример: 'Method','exact'

Выходные аргументы

свернуть все

Результат проверки гипотезы, возвращенный как 1 или 0.

  • Если h = 1, это указывает на отклонение нулевой гипотезы в Alpha уровень значимости.

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

p-значение теста, возвращаемое как скалярное значение в диапазоне [0,1]. p - вероятность наблюдения проверочной статистики как экстремальной или более экстремальной, чем наблюдаемая величина при нулевой гипотезе. Малые значения p поставить под сомнение достоверность нулевой гипотезы.

Статистика теста Ансари-Брэдли, возвращенная в виде структуры, содержащей:

  • W - Значение тестовой статистики, которая является суммой рангов Ансари-Брэдли для x образец.

  • Wstar - Приблизительная нормальная статистика W*.

Подробнее

свернуть все

Тест Ансари-Брэдли

Тест Ансари-Брэдли является непараметрической альтернативой F-тесту равной дисперсии с двумя выборками. Это не требует предположения, что x и y происходит из обычных распределений. Дисперсия распределения обычно измеряется его дисперсией или стандартным отклонением, но тест Ансари-Брэдли может использоваться с выборками из распределений, которые не имеют конечных дисперсий.

Этот тест требует, чтобы образцы имели равные медианы. В этом предположении, если распределения образцов являются непрерывными и идентичными, тест не зависит от распределений. Если образцы не имеют одинаковых медианов, результаты могут вводить в заблуждение. В этом случае Ансари и Брэдли рекомендуют вычитать медиану, но тогда распределение результирующего теста при нулевой гипотезе больше не зависит от общего распределения x и y. Если требуется выполнить тесты с вычтенными медианами, следует вычесть медианы из x и y перед вызовом ansaribradley.

Многомерный массив

Многомерный массив имеет более двух измерений. Например, если x является массивом 1 на 3 на 4, то x является трехмерным массивом.

Первое измерение Nonsingleton

Первое несинглтоновое измерение - это первое измерение массива, размер которого не равен 1. Например, если x является массивом 1-на-2-на-3-на-4, затем второе измерение является первым несинглтоновым измерением x.

См. также

| |

Представлен до R2006a

Документация по инструментам для статистического и машинного обучения

Поддержка