Statistics and Machine Learning Toolbox™ предоставляет параметрические и непараметрические проверку гипотезы, которая поможет вам определить, происходят ли ваши выборочные данные от населения с конкретными характеристиками.

Критерии согласия, такие как Андерсона-Дарлинг и однопробный критерий Колмогоров-Смирнов, позволяют оценить, получена ли выборка из населения с заданным распределением вероятности. Проверьте, имеют ли два набора выборочных данных одинаковое распределение, используя такие тесты, как двухвыборочный Колмогоров-Смирнов.

Критерии сдвига, такие как z-test и один-sample t-test, проверяют, получена ли выборка из населения с определенным средним или медианой. Протестируйте два или несколько наборов выборочных данных на одно и то же значение местоположения с помощью теста t-test или нескольких сравнений.

Критерии масштаба, такие как Chi-квадратные отклонения, проверяйте, происходят ли выборочные данные от населения с конкретным отклонением. Сравните отклонения двух или более наборов выборочных данных с помощью теста на F-test или выборка.

Определите дополнительные функции выборочных данных путем перекрестной табуляции, проведения запуска теста на случайность и определите размер и степень выборки для теста гипотезы.