LocationEquivalenceTest

LocationEquivalenceTest[{data1, data2, ...}]
の平均あるいは中央値が等しいかどうかの検定を行う.

LocationEquivalenceTest[{data1, ...}, "property"]
の値を返す.

詳細とオプション詳細とオプション

  • LocationEquivalenceTestは,母集団の真の位置母数が に等しいという帰無仮説 と少なくとも1つが異なるという対立仮説 を使い, について仮説検定を行う.
  • デフォルトで,確率の値すなわち 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.
  • は一変数でなければならない.
  • LocationEquivalenceTest[{data1, ...}]はデータに適用できる最も強力な検定を選ぶ.
  • LocationEquivalenceTest[{data1, ...}, All]はデータに適用できるすべての検定を選ぶ.
  • LocationEquivalenceTest[{data1, ...}, "test"]による 値を報告する.
  • 平均値に基づく検定は が正規分布に従うと仮定する.中央値に基づくクラスカル-ウォリス(Kruskal-Wallis)検定は が共通の中央値について対称であると仮定する.完全ブロック とフリードマン(Friedman)順位検定はデータが完全乱塊にあると仮定する.いずれの検定でも の分散が同じであることが求められる.
  • 使用可能な検定:
  • "CompleteBlockF"正規性,ブロック法完全ブロック法のための平均検定
    "FriedmanRank"ブロック法完全ブロック法のための中央値検定
    "KruskalWallis"対称性2つ以上の標本についての中央値検定
    "KSampleT"正規性2つ以上の標本についての平均検定
  • 完全ブロック 検定は,事実上,完全乱塊法の一元配置分散分析を行う.
  • フリードマン順位検定はデータの行ごとに観測値を順位付けし,各列で順位の合計を求めることで検定等計量を求める.検定統計量は,同順位については修正される.
  • クラスカル-ウォリス検定は,事実上データの順位について一元配置分散分析を行う.検定統計量は,同順位については修正される.
  • 標本の 検定は,データの一元配置分散分析に等しい.
  • LocationEquivalenceTest[{data1, ...}, "HypothesisTestData"]は,htd["property"]という形で追加的な検定結果と特性を抽出するのに使えるHypothesisTestDataオブジェクト htd を返す.
  • LocationEquivalenceTest[{data1, ...}, "property"]を使っての値を直接与えることができる.
  • 検定結果の報告に関連する特性:
  • "AllTests"適用可能なすべての検定のリスト
    "AutomaticTest"Automaticが使われた場合に選ばれる検定
    "DegreesOfFreedom"検定で使われる自由度
    "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"検定統計量と 値のペアのリスト
    "TestDataTable" 値と検定統計量のフォーマットされた表
    "TestStatistic"検定統計量のリスト
    "TestStatisticTable"検定統計量のフォーマットされた表
  • 使用可能なオプション:
  • MethodAutomatic 値の計算に使うメソッド
    SignificanceLevel0.05診断と報告のための切捨て
    VerifyTestAssumptionsAutomatic証明すべき仮定
  • 位置検定では, 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,等分散性,対称性の検定等を含む仮定の診断検定にも使われる.デフォルトで,に設定されている.
  • LocationEquivalenceTestVerifyTestAssumptionsの名前付き設定値:
  • "Normality"すべてのデータが正規分布に従うことを証明
    "EqualVariance"の分散が等しいことを証明
    "Symmetry"共通の平均値について対称であることを証明

例題例題すべて開くすべて閉じる

例 (3)例 (3)

2つ以上の母集団の平均あるいは中央値がすべて等しいかどうかの検定を行う:

In[1]:=
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In[2]:=
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Out[2]=

特性を繰り返し抽出するためにHypothesisTestDataオブジェクトを作る:

In[3]:=
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Out[3]=
In[4]:=
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Out[4]=

完全ブロック 検定を使って完全ブロック法の平均差の検定を行うことができる:

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In[2]:=
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Out[2]=

レベルでの平均には有意差がある:

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Out[3]=

フリードマン順位検定を使って完全ブロック法で中央値の差を検定する:

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In[2]:=
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Out[2]=

少なくとも1つの中央値が他と著しく異なるようである:

In[3]:=
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Out[3]=
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