Документация

vartestn(x) возвращает сводную таблицу статистики и прямоугольный график для теста Бартлетта нулевой гипотезы о том, что столбцы вектора данных x происходит из нормальных распределений с тем же отклонением. Альтернативная гипотеза заключается в том, что не все столбцы данных имеют одинаковое отклонение.

vartestn(x,Name,Value) возвращает сводную таблицу статистики и прямоугольный график для теста с неравными отклонениями с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары "имя-значение". Для примера можно задать другой тип теста гипотезы или изменить настройки отображения для результатов тестирования.

vartestn(x,group) возвращает сводную таблицу статистики и прямоугольный график для теста Бартлетта нулевой гипотезы о том, что данные в каждой категориальной группе происходят из нормальных распределений с тем же отклонением. Альтернативная гипотеза заключается в том, что не все группы имеют одинаковое отклонение.

vartestn(x,group,Name,Value) возвращает сводную таблицу статистики и прямоугольный график для теста с неравными отклонениями с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары "имя-значение". Для примера можно задать другой тип теста гипотезы или изменить настройки отображения для результатов тестирования.

p = vartestn(___) также возвращает p -значение теста, p, с использованием любого из входных параметров в предыдущих синтаксисах.

[p,stats] = vartestn(___) также возвращает структуру stats содержащая информацию о тестовой статистике.

Примеры

Тестовые данные для равных отклонений

Загрузите выборочные данные.

load examgrades

Проверьте нулевую гипотезу о том, что отклонения равны между пятью столбцами данных в матрице экзаменационных оценок учащихся grades.

vartestn(grades)

Figure Variance Test contains objects of type uicontrol.

Figure contains an axes. The axes contains 35 objects of type line.

ans = 7.9086e-08

Минимум $p$ -значение, p = 0, указывает, что vartestn отклоняет нулевую гипотезу о том, что отклонения равны между всеми пятью столбцами, в пользу альтернативной гипотезы о том, что, по крайней мере, один столбец имеет другое отклонение.

Тестовые сгруппированные данные для равных отклонений

Загрузите выборочные данные.

load carsmall

Протестируйте нулевую гипотезу о том, что отклонения в милях на галлон (MPG) равны в разные модельные годы.

vartestn(MPG,Model_Year)

Figure Variance Test contains objects of type uicontrol.

Figure contains an axes. The axes contains 21 objects of type line.

ans = 0.8327

Верхний уровень $p$ -значение, p = 0.83269, указывает, что vartestn не отвергает нулевую гипотезу о том, что отклонения в милях на галлон (MPG) равны в разные модельные годы.

Тест на равные отклонения с использованием теста Левена

Загрузите выборочные данные.

load carsmall

Используйте тест Левена, чтобы проверить нулевую гипотезу о том, что отклонения в милях на галлон (MPG) равны в разные модельные годы.

p = vartestn(MPG,Model_Year,'TestType','LeveneAbsolute')

Figure Variance Test contains objects of type uicontrol.

Figure contains an axes. The axes contains 21 objects of type line.

p = 0.6320

Верхний уровень $p$ -значение, p = 0.63195, указывает, что vartestn не отвергает нулевую гипотезу о том, что отклонения в милях на галлон (MPG) равны в разные модельные годы.

Тест на равные отклонения с использованием теста Брауна-Форсайта

Загрузите выборочные данные.

load examgrades

Проверьте нулевую гипотезу о том, что отклонения равны между пятью столбцами данных в матрице экзаменационных оценок учащихся grades, с использованием теста Брауна-Форсайта. Подавить отображение сводной таблицы статистики и прямоугольного графика.

[p,stats] = vartestn(grades,'TestType','BrownForsythe','Display','off')

p = 1.3121e-06

stats = struct with fields:
    fstat: 8.4160
       df: [4 595]

Маленькое $p$ -значение, p = 1.3121e-06, указывает, что vartestn отклоняет нулевую гипотезу о том, что отклонения равны между всеми пятью столбцами, в пользу альтернативной гипотезы о том, что, по крайней мере, один столбец имеет другое отклонение.

Входные параметры

`x` - Выборочные данные
матрица | вектор-столбец

Выборочные данные, заданная как матрица или вектор-столбец. Если сгруппированная переменная group задается, затем x должен быть вектор-столбец. Если сгруппированная переменная не задана, x должно быть матрицей. В любом случае, vartestn лечит NaN значения как отсутствующие значения и игнорирует их.

Типы данных: single | double

`group` - Сгруппированная переменная
категориальный массив | логический или числовой вектор | символьный массив | строковые массивы | массив ячеек из векторов символов

Сгруппированная переменная, заданная как категориальный массив, логический или числовой вектор, символьный массив, строковые массивы или массив ячеек из векторов символов с одной строкой для каждого элемента x. Каждое уникальное значение в сгруппированной переменной задает группу. vartestn лечит NaN значения как отсутствующие значения и игнорирует их.

Для примера, если Gender - массив ячеек из векторов символов со значениями 'Male' и 'Female', можно использовать Gender как сгруппированная переменная, чтобы проверить ваши данные по полу.

Пример: Gender

Аргументы в виде пар имя-значение

Задайте необязательные разделенные разделенными запятой парами Name,Value аргументы. Name - имя аргумента и Value - соответствующее значение. Name должны находиться внутри кавычек. Можно задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке Name1,Value1,...,NameN,ValueN.

Пример: 'TestType','BrownForsythe','Display','off' задает тест Брауна-Форсайта и опускает график результатов.

`'Display'` - Отобразите настройки для результатов тестирования
`'on'` (по умолчанию) | `'off'`

Отобразите настройки для результатов тестирования, заданные как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'Display' и одно из следующих.

`'on'`	Отобразите прямоугольный график и таблицу сводной статистики.
`'off'`	Не отображать прямоугольный график и таблицу сводной статистики.

Пример: 'display','off'

`'TestType'` - Тип проверки гипотезы
`'Bartlett'` (по умолчанию) | `'LeveneQuadratic'` | `'LeveneAbsolute'` | `'BrownForsythe'` | `'OBrien'`

Тип выполняемого теста гипотезы, заданный как разделенная разделенными запятой парами, состоящая из 'TestType' и одно из следующих.

`'Bartlett'`	Тест Бартлетта.
`'LeveneQuadratic'`	Тест Левена, вычисленный путем выполнения Дисперсионный Анализ для квадратов отклонений значений данных от средств их группы.
`'LeveneAbsolute'`	Тест Левена, вычисленный путем выполнения Дисперсионный Анализ на абсолютных отклонениях значений данных от средств их группы.
`'BrownForsythe'`	Тест Брауна-Форсайта, вычисленный выполнением Дисперсионный Анализ на абсолютных отклонениях значений данных от медиан группы.
`'OBrien'`	O'Brien модификация теста Левена с `W` = 0.5.

Пример: 'TestType','OBrien'

Выходные аргументы

`p` - p -значение
скалярное значение в области значений [0,1]

p значение теста, возвращенное как скалярное значение в области значений [0,1]. p - вероятность наблюдения тестовой статистики такой же экстремальной, как или более экстремальной, чем наблюдаемое значение при нулевой гипотезе. Малые значения p ставит под сомнение валидность нулевой гипотезы.

`stats` - Тестовая статистика
структура

Статистика тестов для теста гипотезы, возвращенная как структура, содержащая:

chistat: Значение тестовой статистики.
df:: Степени свободы испытания.

Подробнее о