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 > データの操作 > 統計的データ解析 > 仮説検定 > FisherRatioTest >
Mathematica > 数学とアルゴリズム > 統計的データ解析 > 仮説検定 > FisherRatioTest >
Mathematica > データの操作 > 統計的データ解析 > 確率・統計 > 仮説検定 > FisherRatioTest >
MATHEMATICA 組込みシンボル関連項目 »|その他 »

FisherRatioTest

FisherRatioTest[data]
data の分散が1かどうかの検定を行う．
FisherRatioTest
と の分散が等しいかどうかの検定を行う．
FisherRatioTest
について分散尺度を調べる．
FisherRatioTest
の値を返す．
詳細
  • FisherRatioTestは，真の母集団分散が であるというという帰無仮説 と であるという対立仮説 で data について仮説検定を行う．
  • デフォルトで，確率値つまり 値が返される．
  • 小さい 値は が真である可能性が低いことを示す．
  • data は一変量でなければならない．
  • 引数 は任意の実数でよい．
  • FisherRatioTestでは，データは正規分布に従っていなければならない．
  • FisherRatioTestはHypothesisTestDataオブジェクト htd を返す．これは htd["property"]として追加的な検定結果と特性の抽出に使うことができる．
  • 検定結果の報告に関連する特性：
"DegreesOfFreedom"検定で使用する自由度
"PValue" 値のリスト
"PValueTable" 値のフォーマットされた表
"ShortTestConclusion"検定結果の簡単な説明
"TestConclusion"検定結果の説明
"TestData"検定統計と 値のペアのリスト
"TestDataTable" 値と検定統計のフォーマットされた表
"TestStatistic"検定統計のリスト
"TestStatisticTable"検定統計のフォーマットされた表
  • サイズ のサンプルが1つだけ与えられた場合，検定統計は に基づき， の下でChiSquareDistributionに従うと仮定される．
  • サイズ と の2つのサンプルが与えられた場合，検定統計は に基づき， の下でFRatioDistributionに従うとa仮定される．
  • FisherRatioTestは分散が等しい場合はしばしばF検定と呼ばれる．
  • 使用可能なオプション：
AlternativeHypothesis"Unequal"対立仮説のための不等式
SignificanceLevel0.05診断と報告のための切捨て
VerifyTestAssumptionsAutomaticどの診断検定を実行するかを設定する
  • FisherRatioTestでは， のときにのみ が棄却されるような切捨て が選ばれる．および特性に使われる の値はSignificanceLevelオプションに制御される．値 は正規性と対称性の検定を含む仮定の診断検定にも使われる．デフォルトで はに設定される．
"Normality"すべてのデータが正規分布に従うことを検証する
例題すべて閉じる
例   (2)
2つの母集団の分散を等価性について調べる：
さらに特性を抽出するためにHypothesisTestDataオブジェクトを作る：
調べる特性：
母集団の分散を特定の値と比べる：
対立仮説 について検定を行う：
2つの母集団の分散を等価性について調べる：
In[1]:=
Click for copyable input
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
さらに特性を抽出するためにHypothesisTestDataオブジェクトを作る：
In[3]:=
Click for copyable input
Out[3]=
調べる特性：
In[4]:=
Click for copyable input
Out[4]=
 
母集団の分散を特定の値と比べる：
In[1]:=
Click for copyable input
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
In[3]:=
Click for copyable input
Out[3]=
対立仮説 について検定を行う：
In[4]:=
Click for copyable input
Out[4]=
スコープ   (9)
母集団の分散が1であるかどうかを検定する：
においては， 値は通常大きい：
が偽である場合は， 値は通常小さい：
母集団の分散と特定の値を比べる：
2つの母集団の分散を比べる：
分散が等しい場合は， 値は通常大きい：
分散が等しくない場合は， 値は通常小さい：
2つの母集団の分散比が特定の値であるかどうかを検定する：
以下の形式は等しい：
を決定する場合には，データ集合の順序を考慮すべきである：
繰り返し行う特性抽出のためにHypothesisTestDataオブジェクトを作成する：
抽出に使用できる特性：
HypothesisTestDataオブジェクトから特性をいくつか抽出する：
値，検定統計，および自由度：
任意数の特性を同時に抽出する：
値，検定統計，および自由度：
検定結果を表にする：
表の値は，を使って抽出できる：
値あるいは検定統計を表にする：
表からの 値：
表からの検定統計：
オプション   (8)
デフォルトで両側検定が行われる：
対 を検定する：
両側検定あるいは片側対立検定を行う：
対 を検定する：
対 を検定する：
対 を検定する：
ヌル値が与えられている場合に，片側対立検定を行う：
対 を検定する：
対 を検定する：
診断検定の有意水準を設定する：
デフォルトでが使われる：
有意水準はとにも使われる：
診断は，AllあるいはNoneを使って群として制御することができる：
すべての仮定を検証する：
どの仮定もチェックしない：
診断は個々に制御することができる：
正規性をチェックする：
シミュレーションを行う場合は，診断検定を行わないようにすると有益であることが多い：
検定の仮定は意図的にホールドされるので，時間が大幅に短縮できる：
結果は全く同じである：
アプリケーション   (1)
ある研究室が電圧計をより正確であると言われているものに替えることを考慮している．新しい電圧計の製造業者は，電圧計の効率性を判断するために検定を行うことを許可している．検査技師が9ボルトに設定された15個のパワーサプライで生成される電圧を測定した：
PairedTTestは，2つの電圧計からの数値はあまり変わらないことを示す：
等分散の検定は，新しい電圧計がふるいものよりもエラーが少ないことを示す：
特性と関係   (6)
1つのデータ集合が与えられた場合，フィッシャー(Fisher)の比率検定はLeveneTestに等しい：
1つのデータ集合についてBrownForsytheTestにも等しい：
長さ の1つのデータ集合が与えられた場合，検定統計は においてChiSquareDistributionに従う：
自由度の最尤推定値は に近い：
2つの標本が与えられた場合のFisherRatioTestの検定統計：
長さが と である2つのデータ集合が与えられた場合，検定統計は においてFRatioDistributionに従う：
フィッシャーの比率検定は，正規性の仮定を感知する度合が非常に高い：
検定統計の分布はChiSquareDistributionではない：
NormalDistributionのサイズが で標本分散が である標本においては，確率変数 はChiSquareDistributionに従う：
以下はFRatioDistributionに従う：
FisherRatioTestの検定統計は，FRatioDistributionに従う：
考えられる問題   (1)
フィッシャーの比率検定は，正規分布に従うデータにのみ使える：
データが正規分布に従わない場合は，ConoverTestあるいはSiegelTukeyTestを使う：
バージョン 8 の新機能
Ask a question about this page  |  Suggest an improvement  |  Leave a message for the team
フォーマット:   HTML  |  CDF