Mathematica 9 is now available
THIS IS DOCUMENTATION FOR AN OBSOLETE PRODUCT.
SEE THE DOCUMENTATION CENTER FOR THE LATEST INFORMATION.
Wolfram Mathematica Documentation Center
DOCUMENTATION CENTER SEARCH
New to Mathematica? Find your learning path »
Mathematica > 数据处理 > 统计数据分析 > 假设检验 > BrownForsytheTest >
Mathematica > 数学和算法 > 统计数据分析 > 假设检验 > BrownForsytheTest >
Mathematica > 数据处理 > 统计数据分析 > 概率和统计 > 假设检验 > BrownForsytheTest >
MATHEMATICA 内置符号参见 »|更多关于 »

BrownForsytheTest

BrownForsytheTest[data]
检验 data 的方差是否为1.
BrownForsytheTest
检验 和 的方差是否相等.
BrownForsytheTest
检验一个离散量数和 的关系.
BrownForsytheTest
返回 的值.
更多信息
  • BrownForsytheTest 对数据执行一个假设检验，其中对真实的总体方差：零假设 ，而备择假设 .
  • 默认情况下，返回一个概率值或者 值.
  • 一个较小的 值表明 不可能为真.
  • 在 dspec 中，data 必须是单变量 .
  • 变量 可以是任意正实数.
  • 与检验结果报告相关的属性包括：
"DegreesOfFreedom"检验中所用的自由度
"PValue" 值列表
"PValueTable" 值组成的格式化表格
"ShortTestConclusion"检验结论的简短描述
"TestConclusion"检验结论的描述
"TestData"检验统计量和 值对组成的列表
"TestDataTable" 值和检验统计量组成的格式化表格
"TestStatistic"检验统计量组成的列表
"TestStatisticTable"检验统计量的格式化的表格
  • 对于两个样本，BrownForsytheTest 是基于 LeveneTest 的一个修改版，它把 Abs[dataij-Mean[datai]] 中的均值用一个函数 替换. 通常，选择函数 fn 为 Median，但是如果数据呈重尾分布，则使用TrimmedMean.
  • 可以使用下列选项：
AlternativeHypothesis"Unequal"备择假设的不等性
SignificanceLevel0.05用于诊断和报告的分界点
VerifyTestAssumptionsAutomatic设置要运行哪个诊断检验
  • 对于 BrownForsytheTest，选择一个临界值 ，使得只有当 时，拒绝 . 用于 和 属性的 值由 SignificanceLevel 选项控制. 值 也用于包含正态性和对称性的假设诊断检验. 默认情况下， 设为 .
"Normality"验证所有数据是否服从正态分布
范例关闭所有单元
例   (2)
检验两个数据集方差是否相等：
创建一个 HypothesisTestData 对象，用于进一步的属性提取：
检验属性：
检验两个数据集的方差比率与一个特定值的关系：
对备择假设 进行检验：
检验两个数据集方差是否相等：
In[1]:=
Click for copyable input
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
创建一个 HypothesisTestData 对象，用于进一步的属性提取：
In[3]:=
Click for copyable input
Out[3]=
检验属性：
In[4]:=
Click for copyable input
Out[4]=
 
检验两个数据集的方差比率与一个特定值的关系：
In[1]:=
Click for copyable input
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
In[3]:=
Click for copyable input
Out[3]=
对备择假设 进行检验：
In[4]:=
Click for copyable input
Out[4]=
范围   (9)
检验一个数据集的方差是否为1：
在 下， 值通常较大：
当 为假时， 值通常较小：
将一个数据集的方差与一个特定的值比较：
比较两个数据集的方差：
当方差相等时， 值通常较大：
当方差不相等时， 值通常较小：
检验两个数据集方差的比率是否为一个特定的值：
以下形式是等价的：
当决定 时，需要考虑数据集的顺序：
创建一个 HypothesisTestData 对象，以进行重复属性提取：
可用于提取的属性：
从一个 HypothesisTestData 提取某些属性：
值、检验统计量和自由度：
同时提取任意数目的属性：
值、检验统计量和自由度：
将检验结果制作成表格：
使用 可以提取表格中的值：
将 值或者检验统计量制作成表格：
将 值或者检验统计量制作成表格：
来自表格的检验统计量：
选项   (8)
默认情况下，执行一个双侧检验：
检验 ：
执行一个双侧检验或者一个单侧检验：
检验 ：
检验 :
检验 :
当均值为零时，执行单侧检验：
检验 :
检验 :
设置诊断检验的显著性水平：
默认情况下，使用 ：
对 和 也使用显著性水平：
使用 All 或者 None，可以以分组方式控制诊断：
验证所有假定：
不对假定进行检查：
诊断可以独立控制：
检查正态性：
为了进行模拟，避开诊断检验通常是有用的：
设计中已经包含了检验假定，因此我们可以节省大量时间：
结果是相同的：
应用   (1)
使用 Brown-Forsythe 检验判断对于等均值-检验是否需要近似的自由度：
双样本 检验：
如果两个样本具有相等的方差，则可以使用下列自由度；否则，需要一个 Satterthwaite 近似：
Brown-Forsythe检验表明方差是不相等的：
在 显著性水平下，自由度的选择影响了检验结论：
TTest 自动使用 Satterthwaite 近似：
属性和关系   (5)
当给定单个数据集时，Brown-Forsythe 检验等价于 FisherRatioTest：
给定长度为 的单个数据集，在 下，检验统计量服从 ChiSquareDistribution：
自由度的最大似然估计接近 ：
给定长度为 和 的两个数据集，在 下，检验统计量服从 FRatioDistribution：
给定两个数据集，Brown-Forsythe 检验比起 FisherRatioTest 对正态性假设较为不敏感：
Fisher-Ratio 检验倾向于低估 值，因而产生更多的第一类错误：
双样本的检验统计量：
通常，Median 作为标准化函数使用：
对重尾数据，使用 10% TrimmedMean：
LeveneTest 是等价的，但是总是使用 Mean 来标准化：
可能存在的问题   (1)
Brown-Forsythe检验假定数据从NormalDistribution 中抽取：
对非正态数据，使用 ConoverTest 或者 SiegelTukeyTest：
版本 8 的新功能
Ask a question about this page  |  Suggest an improvement  |  Leave a message for the team
格式:   HTML  |  CDF