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MardiaSkewnessTest
MardiaSkewnessTest[data]
Mardia歪度検定を使って data がMultinormalDistribution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
- MardiaSkewnessTestは data がMultinormalDistribution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 data が dist 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"]は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" 
値"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 
値"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：
-
Method Automatic 
値を計算するメソッドSignificanceLevel 0.05 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，
は
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．-
Automatic 5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
