标本データを読み込みます。株式收益データの3列目を含むベクトルを作成します。

加载stockreturnsX =股票（：，3）;

标本データが，平均がゼロの母集団から派生しているという帰无仮说を検定します。

[H，P，Cl，统计] = t检验（x）的

H = 1

p值= 0.0106

CI =2×1-0.7357 -0.0997

统计=同场的结构：TSTAT：-2.6065 DF：99 SD：1.6027

戻り値H = 1は，t检验が有意水准5％で帰无仮说を弃却することを示します。

标本データを読み込みます。株式收益データの3列目を含むベクトルを作成します。

加载stockreturnsX =股票（：，3）;

有意水准1％において，标本データの派生元は平均がゼロの母集団であるという帰无仮说を検定します。

H = t检验（X，0，'Α'，0.01）

H = 0

戻り値H = 0は，t检验が有意水准1％で帰无仮说を弃却しないことを示します。

标本データを読み込みます0.2つの试験における学生の采点データを表すデータ行列の1列目と2列目を含むベクトルを作成します。

加载examgradesX =等级（：，1）;Y =等级（：，2）;

データベクトルXとÿ间のペアワイズ差分の平均はゼロあるという帰无仮说を検定します。

[H，P] = t检验（X，Y）

H = 0

p值= 0.9805

H = 0の戻り値は，t检验が既定の有意水准5％で帰无仮说を弃却しないことを示します。

标本データを読み込みます0.2つの试験における学生の采点データを表すデータ行列の1列目と2列目を含むベクトルを作成します。

加载examgradesX =等级（：，1）;Y =等级（：，2）;

有意水准1％において，データベクトルXとÿ间のペアワイズ差分の平均はゼロであるという帰无仮说を検定します。

[H，P] = t检验（X，Y，'Α'，0.01）

H = 0

p值= 0.9805

H = 0の戻り値は，t检验が有意水准1％で帰无仮说を弃却しないことを示します。

标本データを読み込みます。学生の试験采点データの1列目が含まれているベクトルを作成します。

加载examgradesX =等级（：，1）;

标本データの派生元は，平均米= 75の分布であるという帰无仮说を検定します。

H = t检验（X，75）

H = 0

H = 0の戻り値は，t检验が有意水准5％で帰无仮说を弃却しないことを示します。

标本データを読み込みます。学生の试験の采点データの1列目を含むベクトルを作成します。

加载examgradesX =等级（：，1）;

データの派生元は，平均が65の母集団であるという帰无仮说を，平均が65より大きいという対立仮说に対して検定します。

H = t检验（X，65，'尾巴'，'对'）

H = 1

H = 1の戻り値は，t检验が，平均が65より大きい母集団からデータが派生しているという対立仮说を优先して，有意水准5％で帰无仮说を弃却することを示します。