主要内容

恒星

Chi-Square方差测试

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句法

h = vartest（x，v）
h = vartest（x，v，名称，值）
[h，p] = vartest（___）
[h，p，ci，stats] = vartest（___）

描述

例子

H= vartest（X那V.）返回对向量中的数据的零假设的测试决定X来自具有方差的正态分布V.， 使用Chi-Square方差测试。替代假设是X来自具有不同方差的正态分布。结果H是1如果测试在5％的意义水平下拒绝零假设，并且0.除此以外。

例子

H= vartest（X那V.那名称，价值）使用一个或多个名称值对参数指定的附加选项执行Chi-Square variance测试。例如，您可以更改显着级别或进行单面测试。

例子

[H那P.] = vartest（___）也返回P.- 测试，P.，使用先前语法中的任何输入参数。

例子

[H那P.那CI.那统计] = vartest（___）还返回真实方差的置信区间，CI.和结构统计包含有关测试统计信息的信息。

例子

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打开直播脚本

加载样本数据。创建包含学生考试成绩矩阵的第一列的向量。

加载考试x =等级（：，1）;

测试NULL假设，即数据来自具有25的方差的分布。

[h，p，ci，stats] = vartest（x，25）
H = 1
p = 0.
ci =2×159.8936 99.7688
统计=结构与字段：CHISQSTAT：361.9597 DF：119

返回的价值H = 1表示恒星拒绝默认5％的显着性水平下的空假设。CI.显示真实方差95％置信区间的较低和上部边界，并表明真正的方差大于25。

打开直播脚本

加载样本数据。创建包含学生考试成绩矩阵的第一列的向量。

加载考试x =等级（：，1）;

测试NULL假设，即数据来自具有25的方差的分布，反对方差大于25的替代假设。

[h，p] = vartest（x，25，'尾巴'那'正确的'）
H = 1
p = 2.4269e-26

归还的价值H = 1表示恒星在默认的5％重要性水平下拒绝零假设，有利于方差大于25的替代假设。

输入参数

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示例数据，指定为向量，矩阵或多维数组。对于矩阵，恒星沿每列执行单独的测试X，并返回结果的行向量。为了多维阵列那恒星沿着第一个不明飞特的维度的X。

数据类型：单身的|双倍的

假设方差，指定为非负标量值。

数据类型：单身的|双倍的

名称值对参数

指定可选的逗号分离对名称，价值论点。名称是参数名称和价值是相应的价值。名称必须出现在引号内。您可以以任何顺序指定多个名称和值对参数name1，value1，...，namen，valuen。

例子：'尾巴'，'右'，'alpha'，0.01在1％的显着性水平下指定右尾的假设试验。

假设试验的意义水平，指定为逗号分隔对组成'Α'和范围内的标量值（0,1）。

例子：'alpha'，0.01

数据类型：单身的|双倍的

输入矩阵的尺寸要进行测试，指定为逗号分隔对组成'暗淡'和积极的整数值。例如，指定'昏暗'，1测试每个列中的数据以使其平等为假设方差，而'昏暗'，2测试每行中的数据。

例子：'昏暗'，2

数据类型：单身的|双倍的

评估的替代假设的类型，指定为逗号分隔的配对组成'尾巴'以及以下之一。

'两个都' 测试人口方差不是的替代假设V.。
'正确的' 测试人口方差大于的替代假设V.。
'剩下' 测试人口方差小于的替代假设V.。

例子：'尾巴'，'对'

输出参数

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假设测试结果，返回1或者0.。

  • 如果H= 1，这表明拒绝零假设Α意义水平。

  • 如果H= 0.，这表明未能拒绝零假设Α意义水平。

P.- 测试的值，返回范围的标量值[0,1]。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.对零假设的有效性倾诉。

真实方差的置信区间，作为一个含有100×（1 -Α）％置信区间。

Chi-Square方差测试的测试统计信息，作为包含的结构返回：

  • Chisqstat.- 测试统计值。

  • DF.- 测试自由度。

更多关于

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Chi-Square方差测试

Chi-Square方差测试用于测试群体的方差是否等于假设值。

测试统计是

T. = （ N - 1 ） （ S. σ. 0. ） 2 那

在哪里N是样本大小，S.是样本标准偏差，和σ.0.是假设的标准偏差。分母是样本标准偏差与假设标准偏差的比率。此比率进一步偏离1，您越可能拒绝零假设。测试统计信息T.有一个Chi-Square分布N- 1零假设下的自由度。

多维数组

多维阵列具有两个以上的维度。例如，如果X是一个1×3×4阵列，然后是一个X是三维阵列。

第一个不明飞特的维度

第一个非挂车间尺寸是阵列的第一维度，其大小不等于1.例如，如果X是一个1-×2×3×4阵列，那么第二维度是第一个不连续的尺寸X。

尖端

  • 用Sampsizepwr.计算：

    • 对应于指定功率和参数值的示例大小;

    • 给定特定样本大小的功率，给定真实参数值;

    • 使用指定的样本大小和功率可检测的参数值。

扩展能力

也可以看看

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在R2006A之前介绍

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