MannWhitneyTest

MannWhitneyTest[{data1, data2}]
の中央値が等しいかどうかの検定を行う.

MannWhitneyTest[dspec, 0]
に対する中央値の誤差の検定を行う.

MannWhitneyTest[dspec, 0, "property"]
の値を返す.

詳細とオプション詳細とオプション

  • MannWhitneyTestは,真の中央値の差が であるという帰無仮説 であるという 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唆している.
  • data は一変量でも多変量でもよい.
  • 引数 は実数あるいは長さがデータの次元に一致する実数ベクトルでよい.
  • MannWhitneyTestは多変量の場合はデータが共通の空間中央値について楕円対称であると仮定する.
  • MannWhitneyTest[dspec, 0, "HypothesisTestData"]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.
  • MannWhitneyTest[dspec, 0, "property"]を使って直接を与えることができる.
  • 検定結果の報告に関連する特性:
  • "DegreesOfFreedom"検定で使用される自由度
    "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"検定統計と 値のペアのリスト
    "TestDataTable"検定統計と 値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
  • 一変量の標本については,MannWhitneyTestは独立した標本の中央値の差分についてマン-ホイットニー(Mann-Whitney)の 検定を行う.漸近および置換に基づいた 値の両方にタイの修正が行われる.デフォルトで,検定統計は連続性について修正され,NormalDistributionに従うと仮定される.
  • 多変量の標本については,MannWhitneyTestは空間ランクを用いて拡大マン-ホイットニーの 検定を行う.検定統計はChiSquareDistribution[dim]に従うと仮定される.ただし,dimdspec の次元である.
  • 使用可能なオプション:
  • AlternativeHypothesis"Unequal"対立仮説のための不等式
    MaxIterationsAutomatic多変量中央値検定のための最大反復回数
    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
  • MannWhitneyTest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 である.

例題例題すべて開くすべて閉じる

例 (2)例 (2)

2つの独立した母集団の中央値が異なるかどうか調べる:

In[1]:=
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中央値の差分

In[2]:=
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Out[2]=
In[3]:=
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Out[3]=

レベルでは,中央値が甚だしく異なる:

In[4]:=
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Out[4]=

多変量母集団の位置を比べる:

In[1]:=
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中央値の差分ベクトル

In[2]:=
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Out[2]=
In[3]:=
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Out[3]=

レベルでは とはそれほど違わない:

In[4]:=
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Out[4]=
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