统计和机器学习工具箱™提供参数和非参数假设测试,以帮助您确定样本数据是否来自具有特殊特性的人群。
Anderson-Darling和One-Sample Kolmogorov-Smirnov等分配测试,测试样品数据是否来自具有特定分布的人口。测试两组样本数据是否具有相同的分布,如两个示例Kolmogorov-Smirnov。
位置测试,如Z.- 最低和一个样本T.- 测试,测试样品数据是否来自具有特定均值或中位数的人口。使用两个样本测试相同位置值的两个或多个样本数据T.- 测试或多个比较测试。
色散测试,如Chi-Square差异,测试样品数据是否来自具有特定方差的人群。使用两个样本比较两个或更多个样本数据集的差异F- 测试或多项样本测试。
通过交叉表格来确定样品数据的其他特征,进行随机性进行运行测试,并确定假设试验的样本大小和功率。