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

MardiaCombinedTest

MardiaCombinedTest[data]
Mardiaの結合検定を使って data がMultinormalDistributionに従うかどうかを調べる．
MardiaCombinedTest
の値を返す．
詳細
  • デフォルトで，確率値つまり 値が返される．
  • 小さい 値は data が dist から来ている可能性が低いことを示す．
  • data は一変量あるいは多変量でよい．
  • MardiaCombinedTest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"検定で使う自由度
"PValue" 値
"PValueTable"のフォーマットされたバージョン
"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
"TestDataTable"のフォーマットされたバージョン
"TestStatistic"検定統計
"TestStatisticTable"のフォーマットされたバージョン
  • 次の特性はどの検定が行われているかに依存しない．
  • データ分布に関連する特性：
"FittedDistribution"データのフィットした分布
"FittedDistributionParameters"データの分布母数
  • 使用可能なオプション
MethodAutomatic 値を計算するメソッド
SignificanceLevel0.05診断と報告のための切捨て
  • 適合度検定では， のときにのみ が棄却されるような切捨て が選択される．特性およびで使われる の値はSignificanceLevelオプションで制御される．デフォルトで はに設定されている．
  • Methodの設定では，入力 と同じ長さの 個のデータ集合が のもとにフィットされた分布を使って生成される．次に，MardiaCombinedTestからのEmpiricalDistributionを使って 値が推定される．
例題すべて閉じる
例   (3)
多変量の正規性についての検定を行う：
Mardiaの結合検定から検定統計を抽出する：
フォーマットされた検定表を得る：
多変量の正規性についての検定を行う：
In[1]:=
Click for copyable input
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
In[3]:=
Click for copyable input
Out[3]=
 
Mardiaの結合検定から検定統計を抽出する：
In[1]:=
Click for copyable input
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
 
フォーマットされた検定表を得る：
In[1]:=
Click for copyable input
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
スコープ   (5)
多変量の正規性についてMardia検定を行う：
正規データの 値は，非正規データの 値と比べて大きい：
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：
Mardiaの結合検定の結果を表にする：
完全な検定表：
値の表：
検定統計：
カスタマイズされたレポート用にMardiaの結合検定の表から項目を取り出す：
とを使って検定の結論を報告する：
有意水準が異なると，結論も異なることがある：
オプション   (4)
計算式にモンテカルロ(Monte Carlo)法に基づくメソッドを使う：
モンテカルロ法に基づくメソッドで使う標本数を設定する：
モンテカルロ推定は，標本を増やすと，真の 値に収束する：
モンテカルロ法に基づくメソッドで使われるランダムな種を設定する：
種は生成器の状態に影響を与え，結果の 値にもいくらか影響を与える：
とで使う有意水準を設定する：
デフォルトでが使われる：
アプリケーション   (2)
Mardiaの結合検定の力曲線：
近似の力曲線を可視化する：
基礎となる分布がMultivariateTDistributionであり，検定サイズが0.05，標本サイズが12である場合に，Mardiaの結合検定の力を推定する：
2つの異なるカニの種類について，5つの形態学的な寸法を記録した．研究者は，多変量分散分析を使ってすべての寸法について種類で比較したいと考えている．多変量分散分析では，データが多変量正規分布に従わなければならない：
MardiaCombinedTestを使って，どちらのデータ集合も多変量正規分布に従うかどうかを判断する：
それぞれの種類についての5つの寸法の一変量密度推定：
正規性からの偏差は歪度にあるように見受けられる：
特性と関係   (2)
多変量検定統計：
において検定統計は漸近的にChiSquareDistributionに従う：
一変量データにおいて検定はJarqueBeraALMTestに等しい：
考えられる問題   (1)
データの共分散行列が正定値でなければ，検定は失敗に終る：
データ点の数は，データの次元よりも大きくなければならない：
おもしろい例題   (1)
Mardiaの結合検定の統計の分布：
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