MardiaSkewnessTest

MardiaSkewnessTest[data]
Mardia歪度検定を使って dataMultinormalDistributionに従うかどうかを調べる.

MardiaSkewnessTest[data, "property"]
の値を返す.

詳細とオプション詳細とオプション

  • MardiaSkewnessTestdataMultinormalDistributionから引き出されたという帰無仮説 とそうではないという対立仮説 でMardia歪度の適合度検定を行う.
  • デフォルトで,確率値つまり 値が返される.
  • 小さい 値は datadist から来ている可能性が低いことを示す.
  • data は一変量あるいは多変量でよい.
  • Mardia歪度検定は事実上 data の歪度の多変量基準をMultinormalDistributionと比べる.
  • MardiaSkewnessTest[data, dist, "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.
  • MardiaSkewnessTest[data, dist, "property"]を使って直接の値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"検定で使用する自由度
    "PValue"
    "PValueTable"のフォーマットされたバージョン
    "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
    "TestDataTable"のフォーマットされたバージョン
    "TestStatistic"検定統計
    "TestStatisticTable"フォーマットされた
  • 次の特性はどの検定が行われているかに依存しない.
  • データ分布に関連する特性:
  • "FittedDistribution"データのフィットした分布
    "FittedDistributionParameters"データの分布母数
  • 使用可能なオプション:
  • 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
  • 適合度検定では, 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,に設定されている.
  • 値の計算に次のメソッドを使うことができる.
  • Automatic5次元までの小さいサンプルを集める
    "Asymptotic"検定統計の漸近的分布を使う
    "MonteCarlo"モンテカルロ(Monte Carlo)シミュレーションを使う
  • Method->"MonteCarlo"の設定では,入力 と同じ長さの 個のデータ集合が のもとにフィットされた分布を使って生成される.次に,MardiaSkewnessTest[si, "TestStatistic"]からのEmpiricalDistributionを使って 値が推定される.
バージョン 8 の新機能
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