ndim = barttest(x,alpha) возвращает количество измерений, необходимых для объяснения неслучайного отклонения в матрице данных x на alpha уровень значимости.
Создание матрицы случайных чисел 20 на 6 из многомерного нормального распределения со средним значением mu = [0 0] и ковариация sigma = [1 0.99; 0.99 1].
rng default% for reproducibility
mu = [0 0];
sigma = [1 0.99; 0.99 1];
X = mvnrnd(mu,sigma,20); % columns 1 and 2
X(:,3:4) = mvnrnd(mu,sigma,20); % columns 3 and 4
X(:,5:6) = mvnrnd(mu,sigma,20); % columns 5 and 6
Определение количества измерений, необходимых для объяснения неслучайного изменения в матрице данных X. Сообщите значения значимости для тестов гипотез.
[ndim, prob] = barttest(X,0.05)
ndim = 3
prob = 5×1
0.0000
0.0000
0.0000
0.5148
0.3370
Возвращенное значение ndim указывает, что три измерения необходимы для объяснения неслучайного изменения в X.
ndim - Количество габаритов положительное целое значение
Число измерений, возвращаемое как положительное целое значение. Размерность определяется серией тестов гипотез. Тест для ndim = 1 проверяет гипотезу о том, что отклонения значений данных по каждому основному компоненту равны, тест для ndim = 2 проверяет гипотезу о том, что дисперсии вдоль второй-последней составляющих равны, и так далее. Нулевая гипотеза состоит в том, что число измерений равно числу наибольших неравных собственных значений ковариационной матрицы x.
prob - Значение значимости вектор скалярных значений в диапазоне (0,1)
Значение значимости для тестов гипотез, возвращаемое как вектор скалярных значений в диапазоне (0,1). Каждый элемент в prob соответствует элементу chisquare.
chisquare - Статистика испытаний вектор скалярных значений
Статистика тестов для проверки гипотез каждого измерения, возвращаемая как вектор скалярных значений.
Представлен до R2006a
Открыть пример
Имеется измененная версия этого примера. Открыть этот пример с помощью изменений?
1. Если смысл перевода понятен, то лучше оставьте как есть и не придирайтесь к словам, синонимам и тому подобному. О вкусах не спорим.
2. Не дополняйте перевод комментариями “от себя”. В исправлении не должно появляться дополнительных смыслов и комментариев, отсутствующих в оригинале. Такие правки не получится интегрировать в алгоритме автоматического перевода.
3. Сохраняйте структуру оригинального текста - например, не разбивайте одно предложение на два.
4. Не имеет смысла однотипное исправление перевода какого-то термина во всех предложениях. Исправляйте только в одном месте. Когда Вашу правку одобрят, это исправление будет алгоритмически распространено и на другие части документации.
5. По иным вопросам, например если надо исправить заблокированное для перевода слово, обратитесь к редакторам через форму технической поддержки.
