Exponenta Banner

ansaribradley

Тест Ансари-Брэдли

свернуть все на странице

Синтаксис

h = ansaribradley(x,y)
h = ansaribradley(x,y,Name,Value)
[h,p] = ansaribradley(___)
[h,p,stats] = ansaribradley(___)

Описание

пример

h = ansaribradley(x,y) возвращает тестовое решение для нулевой гипотезы что данные в векторах x и y прибывает из того же распределения, с помощью теста Ансари-Брэдли. Альтернативная гипотеза то, что данные в x и y прибывает из распределений с той же медианой и формой, но различной дисперсией (например, отклонения). Результат h 1 если тест отклоняет нулевую гипотезу на 5%-м уровне значения или 0 в противном случае.

пример

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

пример

[h,p] = ansaribradley(___) также возвращает p - значение, p, из теста, с помощью любого из входных параметров в предыдущих синтаксисах.

пример

[h,p,stats] = ansaribradley(___) также возвращает структуру stats содержа информацию о тестовой статистической величине.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Загрузите выборочные данные. Создайте векторы данных миль на галлон (MPG) измерения в течение модельных лет 1982 и 1976. 

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

Протестируйте нулевую гипотезу, что мили на галлон, измеренный в автомобилях от 1 982 и 1976, имеют равные отклонения. 

[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 на тот ansaribradley не отклоняет нулевую гипотезу на 5%-м уровне значения по умолчанию.

Скрипт Open Live Script

Загрузите выборочные данные. Создайте векторы данных миль на галлон (MPG) измерения в течение модельных лет 1982 и 1976. 

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

Протестируйте нулевую гипотезу, что мили на галлон, измеренный в автомобилях от 1 982 и 1976, имеют равные отклонения против альтернативной гипотезы, что отклонение автомобилей от 1 982 больше отклонения автомобилей от 1 976. 

[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 на тот ansaribradley не отклоняет нулевую гипотезу, что отклонение в милях на галлон является тем же самым в течение этих двух модельных лет, когда альтернатива - то, что отклонение автомобилей от 1 982 больше отклонения автомобилей от 1 976.

Входные параметры

свернуть все

Выборочные данные в виде вектора, матрицы или многомерного массива.

  • Если x и y заданы как векторы, они не должны быть той же длиной.

  • Если x и y заданы как матрицы, у них должно быть одинаковое число столбцов. ansaribradley выполняет отдельные тесты вдоль каждого столбца и возвращает вектор из результатов.

  • Если x и y заданы как многомерные массивы, ansaribradley работает по первому неодноэлементному измерению. x и y должен иметь тот же размер вдоль всех остальных измерений.

Типы данных: single | double

Выборочные данные в виде вектора, матрицы или многомерного массива.

  • Если x и y заданы как векторы, они не должны быть той же длиной.

  • Если x и y заданы как матрицы, у них должно быть одинаковое число столбцов. ansaribradley выполняет отдельные тесты вдоль каждого столбца и возвращает вектор из результатов.

  • Если x и y заданы как многомерные массивы, ansaribradley работает по первому неодноэлементному измерению. x и y должен иметь тот же размер вдоль всех остальных измерений.

Типы данных: single | double

Аргументы name-value

Задайте дополнительные разделенные запятой пары Name,Value аргументы. Name имя аргумента и Value соответствующее значение. Name должен появиться в кавычках. Вы можете задать несколько аргументов в виде пар имен и значений в любом порядке, например: Name1, Value1, ..., NameN, ValueN.

Пример: 'Tail','right','Alpha',0.01 задает тест гипотезы с правильным хвостом на 1%-м уровне значения.

Уровень значения гипотезы тестирует в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Alpha' и скалярное значение в области значений (0,1).

Пример: 'Alpha',0.01

Типы данных: single | double

Размерность входной матрицы, вдоль которой можно протестировать средние значения в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Dim' и положительное целочисленное значение. Например, определение 'Dim',1 тестирует средние значения столбца, в то время как 'Dim',2 тестирует средние значения строки.

Пример: 'Dim',2

Типы данных: single | double

Тип альтернативной гипотезы, чтобы оценить в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Tail' и одно из следующих.

'both'Протестируйте альтернативную гипотезу что дисперсионные параметры x и y не равны.
'right'Протестируйте альтернативную гипотезу что дисперсионный параметр x больше того из y.
'left'Протестируйте альтернативную гипотезу что дисперсионный параметр x меньше того из y.

Пример: 'Tail','right'

Метод расчета для тестовой статистической величины в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Method' и одно из следующих.

'exact'Вычислите p использование точного вычисления распределения тестовой статистической величины W. Это - значение по умолчанию если n, общее количество строк в x и y, 25 или меньше. Обратите внимание на то, что n вычисляется перед любым NaN значения (представляющий недостающие данные) удалены.
'approximate'Вычислите p использование нормального приближения для статистического W*. Это - значение по умолчанию если n, общее количество строк в x и y, больше 25.

Пример: 'Method','exact'

Выходные аргументы

свернуть все

Результат испытаний гипотезы, возвращенный как 1 или 0.

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

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

p- теста, возвращенного как скалярное значение в области значений [0,1]. p вероятность наблюдения тестовой статистической величины как экстремальное значение как, или более экстремальный, чем, наблюдаемая величина по нулевой гипотезе. Маленькие значения p подвергните сомнению валидность нулевой гипотезы.

Протестируйте статистику на тест Ансари-Брэдли, возвращенный как структура, содержащая:

  • W — Значение тестовой статистической величины, которая является суммой рангов Ансари-Брэдли для x выборка.

  • Wstar — Аппроксимируйте нормальный статистический W*.

Больше о

свернуть все

Ансари-Брэдли Тест

Тест Ансари-Брэдли является непараметрической альтернативой 2D демонстрационному F - тест равных отклонений. Это не требует предположения что x и y произойдите из нормальных распределений. Дисперсия распределения обычно измеряется его отклонением или стандартным отклонением, но тест Ансари-Брэдли может использоваться с выборками от распределений, которые не имеют конечных отклонений.

Этот тест требует, чтобы выборки имели равные медианы. Под тем предположением, и если распределения выборок непрерывны и идентичны, тест независим от распределений. Если выборки не имеют тех же медиан, результаты могут вводить в заблуждение. В этом случае Ансари и Брэдли рекомендуют вычесть медиану, но затем распределение получившегося теста по нулевой гипотезе более не независимо от общего распределения x и y. Если вы хотите выполнить тесты с вычтенными медианами, необходимо вычесть медианы из x и y перед вызовом ansaribradley.

Многомерный массив

Многомерный массив имеет больше чем две размерности. Например, если x 1 массивом 3 на 4, затем x 3D массив.

Первая неодноэлементная размерность

Первая неодноэлементная размерность является первой размерностью массива, размер которого не равен 1. Например, если x 1 2 массивом 3 на 4, затем второе измерение является первой неодноэлементной размерностью x.

Смотрите также

| |

Представлено до R2006a

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка