vartest

Тест отклонения хи-квадрата

свернуть все на странице

Синтаксис

h = vartest(x,v)
h = vartest(x,v,Name,Value)
[h,p] = vartest(___)
[h,p,ci,stats] = vartest(___)

Описание

пример

h = vartest(x,v) возвращает тестовое решение для нулевой гипотезы что данные в векторном x прибывает из нормального распределения с отклонением v, использование теста отклонения хи-квадрата. Альтернативной гипотезой является тот x прибывает из нормального распределения с различным отклонением. Результат h 1 если тест отклоняет нулевую гипотезу на 5%-м уровне значения и 0 в противном случае.

пример

h = vartest(x,v,Name,Value) выполняет тест отклонения хи-квадрата с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары "имя-значение". Например, можно изменить уровень значения или провести односторонний тест.

пример

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

пример

[h,p,ci,stats] = vartest(___) также возвращает доверительный интервал для истинного отклонения, ci, и структура stats содержа информацию о тестовой статистической величине.

Примеры

свернуть все

Скрипт Open Live Script

Загрузите выборочные данные. Создайте вектор, содержащий первый столбец матрицы классов экзамена студентов. 

load examgrades
x = grades(:,1);

Протестируйте нулевую гипотезу, что данные прибывают из распределения с отклонением 25. 

[h,p,ci,stats] = vartest(x,25)
h = 1

p = 0

ci = 2×1

   59.8936
   99.7688


stats = struct with fields:
    chisqstat: 361.9597
           df: 119

Возвращенное значение h = 1 указывает на тот vartest отклоняет нулевую гипотезу на 5%-м уровне значения по умолчанию. ci показывает более низкие и верхние контуры 95%-го доверительного интервала для истинного отклонения и предполагает, что истинное отклонение больше 25.

Скрипт Open Live Script

Загрузите выборочные данные. Создайте вектор, содержащий первый столбец матрицы классов экзамена студентов. 

load examgrades
x = grades(:,1);

Протестируйте нулевую гипотезу, что данные прибывают из распределения с отклонением 25 против альтернативной гипотезы, что отклонение больше 25. 

[h,p] = vartest(x,25,'Tail','right')
h = 1

p = 2.4269e-26

Возвращенное значение h = 1 указывает на тот vartest отклоняет нулевую гипотезу на 5%-м уровне значения по умолчанию, в пользу альтернативной гипотезы, что отклонение больше 25.

Входные параметры

свернуть все

Выборочные данные в виде вектора, матрицы или многомерного массива. Для матриц, vartest выполняет отдельные тесты вдоль каждого столбца x, и возвращает вектор-строку из результатов. Для многомерных массивов, vartest работает по первому неодноэлементному измерению x.

Типы данных: single | double

Предполагавшееся отклонение в виде неотрицательного 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 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, чтобы протестировать вперед в виде разделенной запятой пары, состоящей из 'Dim' и положительное целочисленное значение. Например, определение 'Dim',1 тестирует данные в каждом столбце для равенства предполагавшемуся отклонению, в то время как 'Dim',2 тестирует данные в каждой строке.

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 отклонением населения не является v.
'right'Протестируйте альтернативную гипотезу, что отклонение населения больше v.
'left'Протестируйте альтернативную гипотезу, что отклонение населения меньше v.

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 истинной дисперсии, возвращенной как двухэлементный вектор, содержащий более низкие и верхние контуры 100 × (1 – Alpha) Доверительный интервал %.

Протестируйте статистику на тест отклонения хи-квадрата, возвращенный как структура, содержащая:

  • chisqstat — Значение тестовой статистической величины.

  • df — Степени свободы теста.

Больше о

свернуть все

Тест отклонения хи-квадрата

Тест отклонения хи-квадрата используется, чтобы протестировать, равно ли отклонение населения предполагавшемуся значению.

Тестовая статистическая величина

T=(n−1)(sσ0)2,

где n является объемом выборки, s является демонстрационным стандартным отклонением, и σ 0 является предполагавшимся стандартным отклонением. Знаменатель является отношением демонстрационного стандартного отклонения к предполагавшемуся стандартному отклонению. Чем далее это отношение отклоняется от 1, тем более вероятно необходимо отклонить нулевую гипотезу. Тестовая статистическая величина T имеет распределение хи-квадрат с n – 1 степень свободы по нулевой гипотезе.

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

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте