Exponenta Banner

ttest

И парно-демонстрационный t с одной выборкой - тест

свернуть все на странице

Синтаксис

h = ttest(x)
h = ttest(x,y)
h = ttest(x,y,Name,Value)
h = ttest(x,m)
h = ttest(x,m,Name,Value)
[h,p] = ttest(___)
[h,p,ci,stats] = ttest(___)

Описание

пример

h = ttest(x) возвращает тестовое решение для нулевой гипотезы что данные в x прибывает из нормального распределения со средним равным нулю и неизвестным отклонением, с помощью t с одной выборкой - тест. Альтернативная гипотеза - то, что распределение населения не имеет среднего значения равным нулю. Результат h 1 если тест отклоняет нулевую гипотезу на 5%-м уровне значения и 0 в противном случае.

пример

h = ttest(x,y) возвращает тестовое решение для нулевой гипотезы что данные в x – y прибывает из нормального распределения со средним равным нулю и неизвестным отклонением, с помощью парно-демонстрационного t - тест.

пример

h = ttest(x,y,Name,Value) возвращается тестовое решение для парно-демонстрационного t - тестируют с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары "имя-значение". Например, можно изменить уровень значения или провести односторонний тест.

пример

h = ttest(x,m) возвращает тестовое решение для нулевой гипотезы что данные в x прибывает из нормального распределения со средним m и неизвестное отклонение. Альтернативная гипотеза - то, что средним значением не является m.

пример

h = ttest(x,m,Name,Value) возвращается тестовое решение для t с одной выборкой - тестируют с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары "имя-значение". Например, можно изменить уровень значения или провести односторонний тест.

пример

[h,p] = ttest(___) также возвращает p - значение, p, из теста, с помощью любого из входных параметров от предыдущих групп синтаксиса.

пример

[h,p,ci,stats] = ttest(___) также возвращает доверительный интервал ci для среднего значения x, или x – y для парного t - тест и структура stats содержа информацию о тестовой статистической величине.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Загрузите выборочные данные. Создайте вектор, содержащий третий столбец запаса, возвращает данные. 

load stockreturns
x = stocks(:,3);

Протестируйте нулевую гипотезу, что выборочные данные прибывают из населения с равным нулю средним значением. 

[h,p,ci,stats] = ttest(x)
h = 1

p = 0.0106

ci = 2×1

   -0.7357
   -0.0997


stats = struct with fields:
    tstat: -2.6065
       df: 99
       sd: 1.6027

Возвращенное значение h = 1 указывает на тот ttest отклоняет нулевую гипотезу на 5%-м уровне значения.

Скрипт Open Live Script

Загрузите выборочные данные. Создайте вектор, содержащий третий столбец запаса, возвращает данные. 

load stockreturns
x = stocks(:,3);

Протестируйте нулевую гипотезу, что выборочные данные от населения со средним значением, равным нулю на 1%-м уровне значения. 

h = ttest(x,0,'Alpha',0.01)
h = 0

Возвращенное значение h = 0 указывает на тот ttest не отклоняет нулевую гипотезу на 1%-м уровне значения.

Скрипт Open Live Script

Загрузите выборочные данные. Создайте векторы, содержащие первые и вторые столбцы матрицы данных, чтобы представлять классы студентов на двух экзаменах. 

load examgrades
x = grades(:,1);
y = grades(:,2);

Протестируйте нулевую гипотезу что попарное различие между векторами данных x и y имеет равное нулю среднее значение. 

[h,p] = ttest(x,y)
h = 0

p = 0.9805

Возвращенное значение h = 0 указывает на тот ttest не отклоняет нулевую гипотезу на 5%-м уровне значения по умолчанию.

Скрипт Open Live Script

Загрузите выборочные данные. Создайте векторы, содержащие первые и вторые столбцы матрицы данных, чтобы представлять классы студентов на двух экзаменах. 

load examgrades
x = grades(:,1);
y = grades(:,2);

Протестируйте нулевую гипотезу что попарное различие между векторами данных x и y имеет среднее значение, равное нулю на 1%-м уровне значения. 

[h,p] = ttest(x,y,'Alpha',0.01)
h = 0

p = 0.9805

Возвращенное значение h = 0 указывает на тот ttest не отклоняет нулевую гипотезу на 1%-м уровне значения.

Скрипт Open Live Script

Загрузите выборочные данные. Создайте вектор, содержащий первый столбец данных о классах экзамена студентов. 

load examgrades
x = grades(:,1);

Протестируйте нулевую гипотезу, что выборочные данные прибывают из распределения со средним m = 75. 

h = ttest(x,75)
h = 0

Возвращенное значение h = 0 указывает на тот ttest не отклоняет нулевую гипотезу на 5%-м уровне значения.

Скрипт Open Live Script

Загрузите выборочные данные. Создайте вектор, содержащий первый столбец данных о классах экзамена студентов. 

load examgrades
x = grades(:,1);

Протестируйте нулевую гипотезу, что данные прибывают из населения со средним значением, равным 65 против альтернативы, которой среднее значение больше 65. 

h = ttest(x,65,'Tail','right')
h = 1

Возвращенное значение h = 1 указывает на тот ttest отклоняет нулевую гипотезу на 5%-м уровне значения, в пользу альтернативной гипотезы, что данные прибывают из населения со средним значением, больше, чем 65.

Входные параметры

свернуть все

Выборочные данные в виде вектора, матрицы или многомерного массива. ttest выполняет отдельный t - тестируют вдоль каждого столбца, и возвращает вектор из результатов. Если y выборочные данные заданы, x и y должен быть одного размера.

Типы данных: single | double

Выборочные данные в виде вектора, матрицы или многомерного массива. Если y выборочные данные заданы, x и y должен быть одного размера.

Типы данных: single | double

Предполагавшееся среднее значение населения в виде скалярного значения.

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 проводит 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 один из:

  • 'both' — Протестируйте против альтернативной гипотезы, что средним значением населения не является m.

  • 'right' — Протестируйте против альтернативной гипотезы, что среднее значение населения больше m.

  • 'left' — Протестируйте против альтернативной гипотезы, что среднее значение населения меньше m.

ttest тестирует нулевую гипотезу, что средним значением населения является m против заданной альтернативной гипотезы.

Пример: 'Tail','right'

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.

Доверительный интервал для истинного среднего значения населения, возвращенного как двухэлементный вектор, содержащий более низкие и верхние контуры 100 × (1 – Alpha) Доверительный интервал %.

Протестируйте статистику, возвращенную как структура, содержащая следующее:

  • tstat — Значение тестовой статистической величины.

  • df — Степени свободы теста.

  • sd — Предполагаемое стандартное отклонение населения. Для парного t - тест, sd стандартное отклонение x – y.

Больше о

свернуть все

T-тест с одной выборкой

t с одной выборкой - тест является параметрическим тестом параметра положения, когда стандартное отклонение населения неизвестно.

Тестовая статистическая величина

t=x¯−μs/n,

где x¯ демонстрационное среднее значение, μ предполагавшееся среднее значение населения, s является демонстрационным стандартным отклонением, и n является объемом выборки. По нулевой гипотезе тестовая статистическая величина имеет распределение t Студента с n – 1 степень свободы.

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.

Советы

  • Использование sampsizepwr вычислять:

    • Объем выборки, который соответствует заданной степени и значениям параметров;

    • Степень достигается для конкретного объема выборки, учитывая истинное значение параметров;

    • Значение параметров, обнаруживаемое с заданным объемом выборки и степенью.

Расширенные возможности

Смотрите также

| |

Представлено до R2006a

Документация Statistics and Machine Learning Toolbox

Поддержка