vartest2

2D демонстрационный F - тестирует на равные отклонения

Описание

h = vartest2(x,y) возвращает тестовое решение для нулевой гипотезы что данные в векторах x и y прибывает из нормальных распределений с тем же отклонением, с помощью 2D демонстрационного F - тест. Альтернативная гипотеза - то, что они происходят из нормальных распределений с различными отклонениями. Результат h 1 если тест отклоняет нулевую гипотезу на 5%-м уровне значения и 0 в противном случае.

пример

h = vartest2(x,y,Name,Value) возвращается тестовое решение для 2D демонстрационного F - тестируют с дополнительными опциями, заданными одним или несколькими аргументами пары "имя-значение". Например, можно изменить уровень значения или провести односторонний тест.

пример

[h,p] = vartest2(___) также возвращает p - значение теста, p, использование любого из входных параметров в предыдущих синтаксисах.

[h,p,ci,stats] = vartest2(___) также возвращает доверительный интервал для истинного отношения отклонения, ci, и структура stats содержа информацию о тестовой статистической величине.

Примеры

свернуть все

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

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

Протестируйте нулевую гипотезу что данные в x и y прибывает из распределений с тем же отклонением.

[h,p,ci,stats] = vartest2(x,y)
h = 1
p = 0.0019
ci = 2×1

    1.2383
    2.5494

stats = struct with fields:
    fstat: 1.7768
      df1: 119
      df2: 119

Возвращенный результат h = 1 указывает на тот vartest2 отклоняет нулевую гипотезу на 5%-м уровне значения по умолчанию. ci содержит более низкие и верхние контуры 95%-го доверительного интервала для истинного отношения отклонения. stats содержит значение тестовой статистической величины для F- протестируйте и степени свободы знаменателя и числитель.

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 данные в x и y прибывает из распределений с тем же отклонением, против альтернативы что отклонение населения x больше того из y.

vartest2(x,y,'Tail','right')
ans = 1

Возвращенный результат h = 1 указывает на тот vartest2 отклоняет нулевую гипотезу на 5%-м уровне значения по умолчанию, в пользу альтернативной гипотезы что отклонение населения x больше того из y.

Входные параметры

свернуть все

Выборочные данные в виде вектора, матрицы или многомерного массива.

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

  • Если x и y матрицы, они должны иметь одинаковое число столбцов, но не должны иметь одинакового числа строк. vartest2 выполняет отдельные тесты вдоль каждого столбца и возвращает вектор из результатов.

  • Если x и y многомерные массивы, у них должны быть то же количество размерностей и тот же размер вдоль всех кроме первой неодноэлементной размерности.

Типы данных: single | double

Выборочные данные в виде вектора, матрицы или многомерного массива.

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

  • Если x и y матрицы, они должны иметь одинаковое число столбцов, но не должны иметь одинакового числа строк. vartest2 выполняет отдельные тесты вдоль каждого столбца и возвращает вектор из результатов.

  • Если x и y многомерные массивы, у них должны быть то же количество размерностей и тот же размер вдоль всех кроме первой неодноэлементной размерности.

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 отклонения, в то время как 'Dim',2 тестирует данные в каждой строке.

Пример: 'Dim',2

Типы данных: single | double

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

'both'Протестируйте альтернативную гипотезу, что отклонения населения не равны.
'right'Протестируйте альтернативную гипотезу что отклонение населения x больше того из y.
'left'Протестируйте альтернативную гипотезу что отклонение населения x меньше того из y.

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 отношения дисперсий населения, возвращенных как двухэлементный вектор, содержащий более низкие и верхние контуры 100 × (1 – Alpha) Доверительный интервал %.

Протестируйте статистику на тест гипотезы, возвращенный как структура, содержащая:

  • fstat — Значение тестовой статистической величины.

  • df1 — Степени свободы числителя теста.

  • df2 — Степени свободы знаменателя теста.

Больше о

свернуть все

2D демонстрационный F - тест

2D демонстрационный F - тест используется, чтобы протестировать, если отклонения двух популяций равны.

Тестовая статистическая величина

F=s12s22,

где s 1 и s 2 является демонстрационными стандартными отклонениями. Тестовая статистическая величина является отношением двух демонстрационных отклонений. Чем далее это отношение отклоняется от 1, тем более вероятно необходимо отклонить нулевую гипотезу. По нулевой гипотезе тестовая статистическая величина F имеет F - распределение со степенями свободы числителя, равными N 1 – 1 и степеням свободы знаменателя, равным N 2 – 1, где N 1 и N 2 является объемами выборки этих двух наборов данных.

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.

Расширенные возможности

Смотрите также

|

Представлено до R2006a