MardiaSkewnessTest

MardiaSkewnessTest[data]
使用 Mardia 偏度检验法判断 data 是否服从 MultinormalDistribution.

MardiaSkewnessTest[data, "property"]
返回 的值.

更多信息更多信息

  • MardiaSkewnessTest 执行 Mardia 偏度拟合优化检验,其中零假设 data 从一个 MultinormalDistribution 中抽取,而备择假设 认为并不服从.
  • 默认情况下,返回一个概率值或者 值.
  • 一个较小的 值表明 data 不可能服从 dist.
  • data 可以是单变量 或者多变量 .
  • Mardia 偏度检验实际上将 data 的偏度的一个多元度量与 MultinormalDistribution 的相比较.
  • MardiaSkewnessTest[data, dist, "HypothesisTestData"] 返回一个 HypothesisTestData 对象htd,通过使用 htd["property"] 的形式,它可以用来提取额外的检验结果和属性.
  • MardiaSkewnessTest[data, dist, "property"] 可以用来直接给出 的值.
  • 与检验报告相关的属性包括:
  • "DegreesOfFreedom"检验中所使用的自由度
    "PValue"
    "PValueTable" 的格式化版本
    "ShortTestConclusion"一个检验结论的简短描述
    "TestConclusion"一个检验结论的描述
    "TestData"检验统计量和
    "TestDataTable" 的格式化版本
    "TestStatistic"检验统计量
    "TestStatisticTable"格式化的
  • 下列属性与所执行的检验类型无关.
  • 与数据分布相关的属性包括:
  • "FittedDistribution"数据的拟合分布
    "FittedDistributionParameters"数据的分布参数
  • 可以给出下列选项:
  • MethodAutomatic计算 值所用的方法
    SignificanceLevel0.05诊断和报告的分界点
  • 对于一个拟合优度检验,选择一个临界值 ,以使得只有当 时,否定 . 用于 属性的 值由 SignificanceLevel 选项控制. 默认情况下, 设为 .
  • 可以使用如下方法计算 值:
  • Automatic对至多 5 维小样本进行校验
    "Asymptotic"使用检验统计量的渐近分布
    "MonteCarlo"使用蒙特卡罗模拟
  • 在设置 Method-> "MonteCarlo" 下,在 下使用拟合分布,生成 个与输入 具有相同长度的数据集. 来自 MardiaSkewnessTest[si, "TestStatistic"]EmpiricalDistribution 用于估计 值.
版本 8 的新功能
New to Mathematica? Find your learning path »
Have a question? Ask support »