ndim = barttest(x,alpha) возвращает количество размерностей, необходимых, чтобы объяснить неслучайное изменение матрицы данных x в alpha уровень значения.
Сгенерируйте 20 6 матрица случайных чисел от многомерного нормального распределения со средним 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
Определите количество размерностей, необходимых, чтобы объяснить неслучайное изменение матрицы данных X. Сообщите о значениях значения для тестов гипотезы.
[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, чтобы объяснить неслучайное изменение X.
ndim — Количество размерностей положительное целочисленное значение
Количество размерностей, возвращенных как положительное целочисленное значение. Размерность определяется серией тестов гипотезы. Тест для ndim = 1 тестирует гипотезу, что отклонения значений данных вдоль каждого основного компонента равны, тест для ndim = 2 тестирует гипотезу, что отклонения вдоль второго через последние компоненты равны и так далее. Нулевая гипотеза - то, что количество размерностей равно количеству самых больших неравных собственных значений ковариационной матрицы x.
prob — Значение значения вектор из скалярных значений в области значений (0,1)
Значение значения для тестов гипотезы, возвращенных как вектор из скалярных значений в области значений (0,1). Каждый элемент в prob соответствует элементу chisquare.
chisquare — Протестируйте статистику вектор из скалярных значений
Протестируйте статистику на тест гипотезы каждой размерности, возвращенный как вектор из скалярных значений.
Представлено до R2006a
Открытый пример
У вас есть модифицированная версия этого примера. Вы хотите открыть этот пример со своими редактированиями?
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.
