ansaribradley

安萨里 - 布拉德利测试

折叠所有页面

语法

H = ansaribradley（X，Y）
h = ansaribradley (x, y,名称,值)
[H，P] = ansaribradley（___)
[H，P，统计] = ansaribradley（___)

描述

例子

h= ansaribradley（x,y)返回一个测试决定的零假设，在矢量数据x和y来自相同的分布，使用安萨里 - 布拉德利测试。备择假设是x和y来自具有相同中位数和形状但离散度(如方差)不同的分布。结果h是1如果检验拒绝零假设在5％的显着性水平，或0否则。

例子

h= ansaribradley（x,y,名称，值)返回该安萨里 - 布拉德利试验与由一个或多个名称值对参数中指定的附加选项的试验决定。例如，可以改变显着性水平，进行单侧检验，或者使用正态近似计算检验统计量的值。

例子

(h,p] = ansaribradley（___)也返回p值,p，使用前面语法中的任何输入参数。

例子

(h,p,统计数据] = ansaribradley（___)也返回结构统计数据包含有关的检验统计量的信息。

例子

全部收缩

开立真实脚本

加载示例数据。创建每加仑英里数的数据向量(英里/加仑）的三围为车型年1982年和1976年。

负载carsmallx = MPG (Model_Year = = 82);y = MPG (Model_Year = = 76);

检验零假设，即1982年和1976年的汽车每加仑行驶里程的方差相等。

(h p统计)= ansaribradley (x, y)
h = 0
p = 0.8426
统计=同场的结构：女：526.9000 Wstar：0.1986

的返回值h = 0表明ansaribradley在默认的5％的显着水平不拒绝零假设。

开立真实脚本

加载示例数据。创建每加仑英里数的数据向量(英里/加仑）的三围为车型年1982年和1976年。

负载carsmallx = MPG (Model_Year = = 82);y = MPG (Model_Year = = 76);

检验零假设，即1982年和1976年的汽车的每加仑行驶里程具有相等的方差，与备择假设，即1982年的汽车的方差大于1976年的汽车的方差。

(h p统计)= ansaribradley (x, y,“尾巴”,'对')
h = 0
p值= 0.5787
统计=同场的结构：女：526.9000 Wstar：0.1986

的返回值h = 0表明ansaribradley不拒绝零假设，即在每加仑英里数的方差是两个车型年一样，当替代的是，汽车的1982年方差比1976年的汽车更大。

输入参数

全部收缩

样本数据，指定为向量、矩阵或多维数组。

  • 如果x和y表示为向量，它们不需要相同的长度。

  • 如果x和y被指定为基质，它们必须具有相同的列数。ansaribradley执行沿着各列单独的测试，并返回结果的向量。

  • 如果x和y被指定为多维数组,ansaribradley工作在第一nonsingleton维。x和y必须有相同的大小沿着所有剩余的尺寸。

数据类型:单|双

样本数据，指定为向量、矩阵或多维数组。

  • 如果x和y表示为向量，它们不需要相同的长度。

  • 如果x和y被指定为基质，它们必须具有相同的列数。ansaribradley执行沿着各列单独的测试，并返回结果的向量。

  • 如果x和y被指定为多维数组,ansaribradley工作在第一nonsingleton维。x和y必须有相同的大小沿着所有剩余的尺寸。

数据类型:单|双

名称 - 值对参数

的可选逗号分隔对名称，值参数。的名字参数名和值是对应的值。的名字必须出现引号内。您可以按照任何顺序指定多个名称和值对参数名1，值1，...，NameN，值N。

例：'尾巴'， '右'， '阿尔法'，0.01指定在1%的显著性水平下的右尾假设检验。

假设检验的显着性水平，指定为逗号分隔的一对组成的'Α'和范围(0,1)内的标量值。

例：'阿尔法'，0.01

数据类型:单|双

用于测试的输入矩阵的维数，指定为逗号分隔对所组成'暗淡'和一个正整数值。例如,指定“暗”,1测试列的意思，而“暗”,2检测该行的手段。

例：“暗”,2

数据类型:单|双

要求值的备选假设的类型，指定为逗号分隔的对“尾巴”下面的一个。

“两个” 测试备择假设的分散参数x和y是不相等的。
'对' 测试备择假设的分散参数x比更大y。
'剩下' 测试备择假设的分散参数x小于的y。

例：“尾巴”，“右”

测试统计量的计算方法，指定为逗号分隔对所组成的“方法”下面的一个。

'精确' 计算p使用测试统计量分布的精确计算W。这是默认的ifn中，行的总数x和y， 25岁或以下。请注意,n在任何南值(表示丢失的数据)被删除。
'近似' 计算p使用正常近似的统计W *。这是默认的ifn中，行的总数x和y，大于25。

例：“方法”，“准确”

输出参数

全部收缩

假设检验结果，返回为1要么0。

  • 如果h= 1，这表明在拒绝原假设α显著性水平。

  • 如果h= 0时，表示无法拒绝原假设α显著性水平。

p-VALUE试验，返回作为在范围[0,1]的标量值的。p是观察到一个检验统计量与原假设下观察值一样极端或更极端的概率。小的值p在零假设的有效性产生怀疑。

ansaria - bradley检验的检验统计量，返回的结构包含:

  • W-检验统计量的值，该值为x样本。

  • Wstar-近似正态统计量W *。

更多关于

全部收缩

安萨里 - 布拉德利测试

安萨里 - 布拉德利测试是一种非参数替代双样本F-test方差相等的。它不需要假设x和y来自正态分布。分布的分散度通常是由它的方差或标准差来衡量的，但是ansaria - bradley检验可以用于来自分布的样本没有有限的方差。

该测试要求的样品具有相同的位数。根据该假设，并且如果采样的分布是连续的和相同，则测试是独立分布的。如果样本不具有相同的位数，其结果可能是误导。在这种情况下，安萨里和布拉德利建议减去中间值，但随后的零假设下所得到的测试的分布不再是独立的共同分布x和y。如果你想用减去中位数来执行测试，你应该减去中位数x和y在调用之前ansaribradley。

多维数组

多维阵列具有多于两个的维度。例如，如果x是1×3×4的数组吗x是一个三维阵列。

第一个Nonsingleton维度

第一nonsingleton尺寸是一个数组，其大小不等于1。例如的第一维中，如果x是一个1乘2乘3乘4的数组，那么第二个维度是x。

另请参阅

||

R2006a前推出

统计和机器学习工具箱文档
万博1manbetx
掌握机器学习:用MATLAB逐步指导

掌握机器学习:用MATLAB逐步指导

下载电子书