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SiegelTukeyTest

SiegelTukeyTest
と の分散が等しいかどうかの検定を行う．
SiegelTukeyTest
について分散尺度を調べる．
SiegelTukeyTest
の値を返す．
詳細
  • SiegelTukeyTestは，真の母集団の比率が であるという帰無仮説 と であるという対立仮説 で と 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．
  • 引数 は任意の正の実数でよい．
  • SiegelTukeyTestは data が共通中央値について対称であると仮定する．
  • SiegelTukeyTest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：
"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
  • 検定統計はプールされたサンプル について として計算される．ただし， が のものであれば であり，それ以外の場合は0である． は各 に関連付けられた順位である．統計は の下でNormalDistributionに従うと仮定される．
  • 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
  • SiegelTukeyTest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．
"Symmetry"すべてのデータが対称であることを検証する
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：
特定の値に対して2つの母集団の分散比の検定を行う：
対立仮説 で検定を行う：
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]=
 
特定の値に対して2つの母集団の分散比の検定を行う：
In[1]:=
Click for copyable input
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
In[3]:=
Click for copyable input
Out[3]=
対立仮説 で検定を行う：
In[4]:=
Click for copyable input
Out[4]=
スコープ   (7)
2つの母集団の分散を比べる：
分散が等しい場合， 値は通常大きい：
分散が等しくない場合には， 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：
繰り返し行われる特性抽出のためにHypothesisTestDataオブジェクトを作成する：
抽出に使える特性：
HypothesisTestDataオブジェクトから特性をいくつか抽出する：
値と検定統計：
任意数の特性を同時に抽出する：
値と検定統計：
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：
両側検定，あるいは2つの片側対立検定のうちの1つを行う：
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：
対称性をチェックする：
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：
特性と関係   (4)
において検定統計はNormalDistributionに従う：
FisherRatioTestと違って，Siegel-Tukey検定は正規性を仮定しない：
FisherRatioTestの結果は， 値を過小評価する：
Siegel-Tukey検定は，データが共通の中央値について対称であると仮定する：
データが非対称である場合，検定統計の分布はNormalDistributionではない：
PearsonChiSquareTestを使って，共通の中央値における対称性についてデータを検定する：
データは対称であるので，警告メッセージは出されない：
警告メッセージの 値は，PearsonChiSquareTestのそれに一致する：
バージョン 8 の新機能
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