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VarianceTest

VarianceTest[data]
检验 data 的方差是否为1.
VarianceTest
检验 和 的方差是否相等.
VarianceTest
对 检验一个离散量数.
VarianceTest
返回 的值.
更多信息
  • 对 data 执行假设检验，其中零假设 为真正的总体离散参数为 ，而备择假设 为.
  • 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.
  • data 必须是单变量 .
  • 变量 可以是任意正实数.
  • VarianceTest 将选择适用于 dspec 的功效最佳的检验方法.
  • VarianceTest[dspec, , All] 将选择所有适用于 dspec 的检验方法..
  • 绝大多数检验要求数据服从正态分布. 如果一个检验对于正态性假设较不敏感，则称该检验方法是稳健的. 一些检验方法假定数据关于中位数对称.
  • 可以使用以下检验方法：
"BrownForsythe"稳健稳健 Levene 检验
"Conover"对称性基于 data 的平方秩
"FisherRatio"正态性基于
"Levene"稳健、对称性比较单个和群体方差
"SiegelTukey"对称性基于合并 data 的秩
  • 与检验结果的报告相关的属性包括：
"AllTests"所有可用检验的列表
"AutomaticTest"如果使用 Automatic，选择的检验方法
"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 值的成对列表
"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
  • 可以给出如下选项：
AlternativeHypothesis"Unequal"备择假设的不等性
SignificanceLevel0.05诊断和报告的分界点
VerifyTestAssumptionsAutomatic需要验证的假设
  • 对于方差检验，选择一个临界值 ，使得当且仅当 时，否定 . 用于 和 的值 由选项 SignificanceLevel 控制. 该 值也用于假设诊断检验中，包括正态性检验和对称性检验. 默认情况下， 设为 .
"Normality"验证所有数据都服从正态分布
"Symmetry"验证是否关于公共中位数对称
范例关闭所有单元
例   (3)
检验两个总体方差的相等性：
创建一个 HypothesisTestData 对象，用以进行进一步属性提取：
完全检验表格：
将一个总体的方差和一个特定值比较：
检验两个总体方差的比率和一个特定值的关系：
对备择假设 进行检验：
检验两个总体方差的相等性：
In[1]:=
Click for copyable input
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
创建一个 HypothesisTestData 对象，用以进行进一步属性提取：
In[3]:=
Click for copyable input
Out[3]=
完全检验表格：
In[4]:=
Click for copyable input
Out[4]=
 
将一个总体的方差和一个特定值比较：
In[1]:=
Click for copyable input
In[2]:=
Click for copyable input
Out[2]=
In[3]:=
Click for copyable input
Out[3]=
 
检验两个总体方差的比率和一个特定值的关系：
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   (14)
检验总体的方差是否为1：
在 下， 值通常较大：
当 为假时， 值通常较小：
将一个总体的方差与一个特定值进行比较：
比较两个总体的方差：
当方差相等时， 值通常较大：
当方差不相等时， 值通常较小：
检验两个总体的方差的比率是否为一个特定的值：
以下形式是等价的：
当确定 时，应该考虑数据集的顺序：
使用 Automatic 应用最强大并且适合的检验方法：
属性 可以用来确定选择哪个检验方法：
执行一个特定的检验，以对等方差进行检验：
可以同时执行任意数目的检验：
同时执行适用于数据的所有检验方法：
使用属性 来识别使用的检验方法：
创建一个 HypothesisTestData 对象，以进行重复属性提取：
可以提取的属性：
从一个 HypothesisTestData 对象提取某些属性：
来自一个 Levene 检验的 值和检验统计量：
同时提取任意数目的属性：
来自一个 Brown-Forsythe检验的 值和检验统计量：
将来自多个检验的结果制作成表格：
所有合适的检验结果组成的完全表：
选定的检验结果组成的表格：
从检验表格获取项目，以生成定制的报告：
值大于0.05，所以在0.05水平下，没有足够的证据拒绝正态性：
对于一个检验或者一组检验，将 值制作成表格：
来自表格的 值：
来自所有适当的检验的 值组成的表格：
来自部分检验方法的 值组成的表格：
从一个检验或者一组检验报告检验统计量：
来自表格的检验统计量：
来自所有适当的检验的检验统计量组成的表格：
选项   (9)
默认情况下，执行一个双侧检验：
检验 与 ：
执行一个双侧检验或者单侧检验：
检验 与 ：
检验 与 ：
检验 与 ：
当给定空值时，执行带有单侧备择假设的检验：
检验 与 ：
检验 与 ：
对诊断检验，设置显著性水平：
默认情况下，使用 ：
设置显著性水平可能改变自动选择的检验方法：
默认情况下会选择一个基于秩的检验方法：
显著性水平也用于 和 :
可以使用 All 或 None 将诊断作为一个组来控制：
验证所有假定：
不检查假定：
可以独立控制诊断：
假定正态性，但是检查对称性：
只检查正态性：
对于模拟而言，避免诊断检验往往是有用的：
由于检验的假定在设计上被抑制，因此可以节省大量时间：
结果是完全相同的：
应用   (2)
检验某些总体的方差是否相同：
前两个总体的方差相似：
第三个总体与第一个总体的方差不同：
一个长度为2.15厘米的物体由两个班的25个小学生用同一把尺子进行测量：
第二组有较高的精度：
利用平方差比较两组的准确度：
第一组明显更准确：
属性和关系   (5)
值表明假阳性（第一类错误）的期望比率：
把检验样本的大小设置为 时，错误否定 的概率为大概为 5% ：
各检验的功效指的是当 为假时，拒绝它的概率：
检验功效有六种不同的水平. Siegel-Tukey 检验的功效最低：
检验功效与样本大小成正比：
与前面的例子相比，该检验的功效较低：
双侧 值是两个单侧 值中较小的值的两倍：
对于单个样本，Brown-Forsythe 和 Levene 检验等价于 Fisher Ratio 检验：
可能存在的问题   (2)
对于单个样本，Conover 和 Siegel-Tukey 检验未定义：
某些检验假定数据服从正态分布：
Conover 检验和 Siegel-Tukey 检验不假定正态性：
版本 8 的新功能
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