主要内容

runstest.

运行试验随机性

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句法

h = runstest (x)
h = runstest（x，v）
h = runstest (x, ud)
h = runstest（___、名称、值)
(h p统计)= runstest (___）

描述

H= runstest（X）返回NULL假设的测试决策，即数据向量中的值X以随机的顺序，反对他们没有的替代方案。该测试基于上面或低于平均值的连续值的数量X。结果H是1如果检验在5%显著性水平上拒绝了原假设，或者0.除此以外。

例子

H= runstest（X那V.）基于指定参考值的上方或下方的连续值的运行次数返回测试决定V.。值完全等于V.被丢弃。

H= runstest（X，'ud'）根据上行或向下运行的数量返回测试决策。运行太少表示趋势，而运行过多表示振荡。丢弃完全等于前一个值的值。

h = runstest（___那名称，价值）使用由一个或多个名称-值对参数指定的附加选项返回测试决定。例如，您可以更改测试的显著性级别，指定用于计算P.-值，或进行单边测试。

[H那P.那统计) = runstest (___）还返回P.-测试的值P.和一个结构统计包含有关测试的其他数据。

例子

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打开生活的脚本

从一个标准的正态分布生成一个由40个随机数组成的向量。

rng默认;重复性的％x = randn（40,1）;

测试是否有值X以随机顺序出现，使用样品中位数作为参考值。

(h p) = runstest (x (x)中位数)
H = 0.
p = 0.8762

归还的价值H = 0.表明runstest.不拒绝null假设X在默认5％的重要性水平上以随机顺序。

输入参数

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数据向量，指定为标量值向量。runstest.对待南价值X表示缺少值，并忽略它们。

数据类型：单身的|双

参考值，指定为标量值。如果指定值V.， 然后runstest.根据连续的高于或低于数值的运行次数执行假设检验V.。runstest.丢弃完全等于的值V.。

数据类型：单身的|双

名称-值对的观点

指定可选的逗号分离对名称，价值参数。姓名是参数名称和价值为对应值。姓名必须出现在引号内。可以以任意顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家。

例子:'alpha'，0.01，'方法'，'近似'，'尾'，'右'指定具有1％重要级别的右尾测试，返回近似值的p值。

假设检验的显著性水平，指定为逗号分隔对组成“α”和范围内的标量值（0,1）。

例子:“阿尔法”,0.01

数据类型：单身的|双

用于计算的方法P.-value，指定为逗号分隔的对'方法',要么“准确”使用精确的算法，或“近似”用正态近似。默认值是“准确”对于高于/下面的运行，并且在长度的时间内运行/下降X小于或等于50.如果runstest.测试运行上/下和长度X大于50，则默认值是“近似”，而且“准确”方法不可用。

例子:'方法'，'近似'

替代假设的类型，指定为逗号分隔的配对组成'尾巴'以及以下之一。

'两个都' 双尾测试（序列不是随机的）
“对” 右尾测试(如上下运行时值分开，上下运行时方向交替)
“左” 左尾测试(比如上面/下面运行的值聚类，上面/下面运行的值趋势)

例子:“尾巴”,“对”

输出参数

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假设测试结果，返回1或0.。

  • 如果H= 1， 然后runstest.拒绝零假设Α意义水平。

  • 如果H= 0.， 然后runstest.未能拒绝零假设Α意义水平。

结果runstest.基于上方或低于均值的连续值的数量X。运行太少表示对群集的高值和低值的趋势。运行太多表示倾向于替代的高和低值。

runstest.使用测试统计数据是运行数量与其平均值之间的差异，除以其标准偏差。当NULL假设是真的时，测试统计量近似分布。

P.-测试的值，作为范围[0,1]内的标量值返回。P.是观察测试统计学的概率，如零假设下观察到的值。小值P.对无效假设的有效性产生了怀疑。

P.从测试统计或运行数量的确切分布计算，具体取决于为此指定的值'方法'名称值对参数。

测试数据，用以下字段作为结构返回。

  • 尼伦斯—运行次数

  • n1- 上面的值数V.

  • n0- 下面的值数V.

  • Z.-测试数据

参考文献

[1] Gibbons，Jean Dickinson和Subhabrata Chakraborti。非参数统计推断。第五届。Boca Raton：CRC Press，2011年。

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