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Mathematica > 数据处理 > 统计数据分析 > 假设检验 > SignedRankTest >

Mathematica > 数学和算法 > 统计数据分析 > 假设检验 > SignedRankTest >

Mathematica > 数据处理 > 统计数据分析 > 概率和统计 > 假设检验 > SignedRankTest >

SignedRankTest

SignedRankTest[data]
检验 data 的中位数是否为0.

检验

的中位数是否为0.

对

检验一个位置量数.

返回

的值.

SignedRankTest 对 data 执行假设检验，其中零假设，其中真总体中位数为某值，而备择假设为 .

给定和，SignedRankTest 对两个数据集的每对数之间的差异执行检验.

默认情况下，返回一个概率值或者值.

一个小的值表明不可能为真.

dspec 中的数据可以是单变量或者多变量 .

如果给定两个样本，则它们必须具有相同的长度.

变量可以是一个实数，或者长度等于数据维度的一个实向量.

SignedRankTest 假设在单变量情况下，数据关于中位数对称，而在多变量情况下，呈椭圆形地对称. 因此， SignedRankTest 也是一个均值验证.

SignedRankTest 返回一个 HypothesisTestData 对象 htd，可以使用 htd["property"] 的形式来提取额外检验结果和属性.

SignedRankTest 可以用于直接给出值.

与检验结果的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"	检验统计量组成的格式化表格

SignedRankTest 是 SignTest 的一个更强大的替换.

对于单变量样本，SignedRankTest 对成对样本的中位数执行 Wilcoxon 符号秩检验. 对于"结"（ties）的校正应用于基于排列的值. 默认情况下，检验统计量对于连续性是正确的，并且返回一个渐近结果.

对于多变量样本，SignedRankTest 使用空间符号对成对样本执行一个仿射不变检验. 假设检验统计量服从一个 ChiSquareDistribution[dim]，其中 dim 是 dspec 的维度.

可以使用以下选项：

	AlternativeHypothesis	"Unequal"	备择假设的不等性
	MaxIterations	Automatic	多变量中位数检验的最大迭代
	Method	Automatic	用于值的方法
	SignificanceLevel	0.05	用于诊断和报告的分界点
	VerifyTestAssumptions	Automatic	需要验证的假设

对于 SignedRankTest，选择一个临界值，使得当且仅当时，否定 . 用于和属性的值由 SignificanceLevel 选项控制. 值也用于假设诊断检验中，包括正态性检验、等方差检验和对称性检验. 默认情况下，设为 .

在 SignedRankTest 中 VerifyTestAssumptions 的已命名设置包括:

"Symmetry"

验证所有数据都是对称的

关闭所有单元

检验一个总体的中位数是否为零：

将成对数据的中位数差值与某个特定值比较：

在一个表格中报告检验结果：

验证一个多变量总体的空间中位数是否为某值：

计算检验统计量：

创建一个 HypothesisTestData 对象，用以进行重复属性提取：

可用属性列表：

提取单个属性或者属性列表：

检验一个总体的中位数是否为零：

Out[2]=

Out[3]=

将成对数据的中位数差值与某个特定值比较：

Out[2]=

Out[3]=

在一个表格中报告检验结果：

Out[4]=

验证一个多变量总体的空间中位数是否为某值：

Out[2]=

计算检验统计量：

Out[3]=

创建一个 HypothesisTestData 对象，用以进行重复属性提取：

Out[2]=

可用属性列表：

Out[3]=

提取单个属性或者属性列表：

Out[4]=

Out[5]=

检验

；

：

当中位数接近

时，

值通常较大：

当位置（location）远离

时，

值通常较小：

使用 Automatic 等价于检验中位数是否为0：

检验

；

：

当中位数接近

时，

值通常较大：

当位置远离

时，

值通常较小：

检验多变量总体的中位数向量是否为零向量：

也可以对

进行检验：

检验

与

：

当位置不相等时，

值通常较小：

当位置相等时，

值通常较大：

检验

与

：

数据集的顺序影响检验结果：

检验两个多变量总体的中位数差异向量是否为零向量：

或者，对

进行检验：

创建一个 HypothesisTestData 对象，用以进行重复属性提取：

可用于提取的属性：

从 HypothesisTestData 对象中提取某些属性：

值和检验统计量：

同时提取任意数目的属性：

值和检验统计量：

将检验结果制作成表格：

将检验表格提取项目，制作成定制的报告：

将

值或者检验统计量制作成表格：

来自表格的

值：

来自表格的检验统计量：

默认情况下，执行双侧检验：

检验

与

：

执行双侧检验或者单侧检验：

检验

与

：

检验

与

：

检验

与

：

当给定

时，执行具有单侧备择假设的检验：

检验

与

：

检验

与

：

设置用于多变量检验的最大迭代次数：

默认情况下，允许500次迭代：

设置最大迭代次数可能会导致收敛性的缺乏：

值不相等：

默认情况下，使用近似检验统计分布，计算

值：

可以使用 Permutation 方法：

设置所用的排列数：

默认情况下，使用

个随机排列：

设置生成随机排列所用的种子：

设置诊断检验所用的显著性水平：

默认情况下，使用

：

对于

和

，也可以使用显著性水平：

诊断可以使用 All 或者 None 作为一个组控制：

验证所有假定：

不检查假定：

可以独立控制诊断：

检验对称性：

避开诊断检验对于模拟而言通常是有用的：

不进行检验假定，因此可以节省大量时间：

结果是相同的：

12对同卵双胞胎进行心理测试确定其积极主动性，据推测，第一胎双胞胎比第二个出生的更具有进取性：

没有足够的证据拒绝

，即出生顺序对进取性没有影响：

属性和关系 (6)

SignedRankTest 一般情况下比 SignTest 强大：

单变量 Wilcoxon 符号秩检验统计量：

没有相持（ties）时，Ordering 可用于计算秩：

渐近双边

值：

对于单变量数据，检验统计量近似服从正态分布：

在

下，对于多变量数据检验统计量服从 ChiSquareDistribution：

自由度等于数据的维度：

对于多变量数据，SignedRankTest 有效的验证单位球的均匀性：

计算矩阵的空间符号秩的函数：

从

的偏离产生空间符号秩和更大检验统计量的聚类：

对于多变量数据，检验统计量是仿射不变的：

可能存在的问题 (1)

SignedRankTest 要求数据关于共同的中位数对称：

如果数据不对称，则使用 SignTest：

HypothesisTestData LocationTest LocationEquivalenceTest VarianceTest VarianceEquivalenceTest DistributionFitTest MannWhitneyTest PairedTTest PairedZTest SignTest TTest ZTest

假设检验

8.0的新功能：字母列表

版本 8 的新功能

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