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巴特利特的测试
ndim =巴特(x,α)
[ndim,概率,chisquare] =巴特(x,α)
例子
ndim=巴特(x，α）返回解释数据矩阵中的非随机变化所需的维数x在α显著性水平。
ndim=巴特(x，α）
ndim
x
α
［ndim，概率，chisquare) =巴特(x，α）还返回假设检验的显著性值概率,χ2与测试相关的值chisquare．
［ndim，概率，chisquare) =巴特(x，α）
概率
chisquare
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生成一个20 × 6矩阵的随机数从一个有均值的多元正态分布Mu = [0 0]和协方差σ = [1 0.99;0.99 - 1)．
Mu = [0 0]
σ = [1 0.99;0.99 - 1)
rng默认的%的再现性Mu = [0 0];σ = [1 0.99;0.99 - 1];X = mvnrnd(20μ、σ);%列1和2X (:, 3:4) = mvnrnd(20μ、σ);%列3和4X (: 5:6) = mvnrnd(20μ、σ);%列5和6
确定必要的维数来解释数据矩阵中的非随机变化X．报告假设检验的显著性值。
X
[ndim, prob] = barttest(X,0.05)
ndim = 3
概率=5×10.000 0.000 0.000 0.5148 0.3370
的返回值ndim表明三维是必要的，以解释非随机变化X．
输入数据，指定为标量值的矩阵。
数据类型:单|双
单
双
0．05
(0,1)
假设检验的显著性水平，指定为范围内的标量值(0,1)．
例子:0．1
0．1
维数，作为正整数值返回。这个维度是由一系列假设检验决定的。的测试ndim = 1检验每个主成分的数据值的方差相等的假设，检验ndim = 2检验沿第二分量到最后分量的方差相等的假设，等等。零假设是维数等于的协方差矩阵的最大不相等特征值的个数x．
ndim = 1
ndim = 2
假设检验的显著性值，作为范围内标量值的向量返回(0,1)．中的每个元素概率的元素chisquare．
每个维度的假设检验的检验统计数据，作为标量值的向量返回。
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