Statistics and Machine Learning Toolbox™ предоставляет параметрические и непараметрические тесты гипотез, помогающие определить, поступают ли данные выборки из популяции с определенными характеристиками.

Тесты распределения, такие как Anderson-Darling и one-sample Kolmogorov-Smirnov, проверяют, поступают ли данные выборки из популяции с определенным распределением. Проверьте, имеют ли два набора данных выборки одинаковое распределение, используя такие тесты, как два образца Колмогорова-Смирнова.

Тесты местоположения, такие как z-тест и t-тест с одним образцом, проверяют, поступают ли данные выборки из популяции с определенным средним или средним значением. Проверка двух или более наборов данных выборки для одного и того же значения местоположения с использованием t-теста с двумя выборками или теста сравнения с несколькими выборками.

Дисперсионные тесты, такие как дисперсия хи-квадрат, проверяют, поступают ли данные выборки из совокупности с определенной дисперсией. Сравните отклонения двух или более наборов данных выборки, используя F-тест с двумя выборками или тест с несколькими выборками.

Определите дополнительные особенности данных выборки путем перекрестной табуляции, проведения прогона теста на случайность и определите размер выборки и мощность для теста гипотезы.