ZTEST

ž-测试

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句法

H = ZTEST（X，M，Sigma）的
h =中兴通讯(x, m,σ,名称,值)
[H，P] = ZTEST（___）
[H，P，Cl，的zval] = ZTEST（___）

描述

例

H= ZTEST（X，米，西格玛）返回一个测试决定的零假设，在矢量数据X来自均值的正态分布米和标准偏差西格玛， 使用ž-测试。备择假设是，均值不是米。结果H是1如果检验拒绝在5％的显着性水平的零假设，并0除此以外。

例

H= ZTEST（X，米，西格玛，名称,值）返回该测试决定ž-使用由一个或多个名称-值对参数指定的附加选项进行测试。例如，您可以改变显著性水平或进行单边测试。

例

[H，p] = ZTEST（___）还返回p-测试的值，使用以前语法中的任何输入参数。

例

[H，p，CI，的zval] = ZTEST（___）也返回总体均值的置信区间，CI，并且测试统计量的值，的zval。

例子

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打开生活的脚本

加载样本数据。创建包含学生的考试成绩数据的第一列的向量。

加载examgradesX =等级（：，1）;

测试零假设数据来自均值的正态分布米= 75和标准偏差σ= 10。

[H，P，Cl，的zval] = ZTEST（X，75,10）
H = 0
p = 0.9927
ci =2×173.2191 76.7975
的zval = 0.0091

的返回值H = 0表明ZTEST在默认的5%显著性水平下，不拒绝原假设。

打开生活的脚本

加载样本数据。创建包含学生的考试成绩数据的第一列的向量。

加载examgradesX =等级（：，1）;

测试零假设数据来自均值的正态分布米= 65和标准偏差σ= 10，对替代的是，平均是大于65。

[H，P] = ZTEST（X，65,10，'尾巴'，“对”）
H = 1
p = 2.8596即使

的返回值H = 1表明ZTEST拒绝5%的默认显著性水平下的原假设，接受总体均值大于65的备择假设。

输入参数

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样本数据，指定为矢量，矩阵或多维数组。

  • 如果X被指定为一个矢量，ZTEST返回每个输出参数的单个值。

  • 如果X表示为一个矩阵，ZTEST独立进行ž-沿每一列进行测试X并返回结果的向量。

  • 如果X被指定为多维数组，ZTEST沿着工作第一个nonsingleton维度的X。

在所有情况下,ZTEST对待为NaN值丢失的数据，并忽略它们。

数据类型：单|双

假设平均，指定为标量值。

数据类型：单|双

人口标准偏差，指定为标量值。

数据类型：单|双

名称-值对的观点

指定可选的用逗号分隔的对名称,值参数。名称是参数的名称和价值为对应值。名称必须出现在引号内。可以按任意顺序指定多个名称和值对参数Name1, Value1,…,的家。

例子:“尾巴”,“对”,“阿尔法”,0.01指定在1％的显着性水平右尾假设检验。

显著性水平的假设检验，指定为逗号分隔对所组成的“α”和范围内的（0,1）的标量值。

例子:“阿尔法”,0.01

数据类型：单|双

输入矩阵的尺寸沿其测试手段，指定为逗号分隔的一对组成的“暗”和正整数值。例如，指定'点心'，1测试柱手段，同时'点心'，2测试行的平均值。

例子:'点心'，2

数据类型：单|双

替代假设评估，指定为逗号分隔的一对组成的输入'尾巴'其中一个:

  • '都'- ，备择假设测试，人口平均不米。

  • “对”-检验另一假设，即总体均值大于米。

  • “左”-检验另一假设，即总体均值小于米。

ZTEST检验零假设总体平均值是米与指定的备择假设相反。

例子:“尾巴”,“对”

输出参数

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假设检验结果，返回1或0。

  • 如果H= 1时，表示拒绝原假设Α显着性水平。

  • 如果H= 0这表示无法拒绝的零假设Α显着性水平。

p-测试的值，返回为范围[0,1]内的标量值。p是观察检验统计量极端或比更加极端，在零假设下所观察到的值的概率。小值p对原假设的有效性产生怀疑。

真实总体均值的置信区间，返回为包含100×(1 -)的上边界和下边界的两元素向量Α) %置信区间。

测试统计，返回一个非负标量值。

更多关于

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ž以及

该ž-test是用于确定采样数据集是否来自一个群与特定平均值的参数假设检验。测试假定样本数据来自具有正常分布和已知的标准偏差的群体。

检验统计量

ž = X ¯ - μ σ / ñ ，

哪里 X ¯ 为样本均值，μ是人口平均值，σ是总体标准差，ñ是样本大小。在零假设下，检验统计量有一个标准的正态分布。

多维数组

多维数组有两个以上的维度。例如,如果X是一个1×3×4阵列，然后X是一个三维阵列。

首先Nonsingleton尺寸

第一个非单值维是数组大小不等于1的第一个维。例如,如果X是一个1×2×3×4阵列，则该第二尺寸的第一nonsingleton维X。

提示

  • 使用sampsizepwr计算：

    • 样本大小对应于指定的功率和参数值;

    • 给定的真实参数值用于特定样本大小实现的功率;

    • 与指定的样本大小和功率参数值检测的。

扩展功能

也可以看看

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