TTest

TTest[data]
检验 data 的均值是否为零.

TTest[{data1, data2}]
检验 的均值是否相等.

TTest[dspec, 0]
检验均值.

TTest[dspec, 0, "property"]
返回 的值.

更多信息更多信息

  • TTestdata 执行假设检验,其中零假设 ,其真总体均值为某值 ,而备择假设 .
  • 给定 ZTest 检验 vs. .
  • 默认情况下,返回一个概率值或者 -值.
  • 一个小的 -值表明 不可能为真.
  • dspec 中的数据可以是单变量 或者多变量 .
  • 变量 可以是一个实数,或者长度等于数据维度的一个实向量.
  • TTest 假设数据服从正态分布,但是对于该假定是相当健壮的. TTest 也假定在两个样本的情况下,样本是独立的.
  • TTest[dspec, 0, "HypothesisTestData"] 返回一个 HypothesisTestData 对象 htd,可以使用 htd["property"] 的形式来提取额外检验结果和属性.
  • TTest[dspec, 0, "property"] 可以用于直接给出 值.
  • 与检验结果的报告相关的属性包括:
  • "DegreesOfFreedom"检验中所用的自由度
    "PValue" 值列表
    "PValueTable" 值组成的格式化表格
    "ShortTestConclusion"检验结论的简短描述
    "TestConclusion"检验结论的描述
    "TestData"检验统计量和 值对的列表
    "TestDataTable" 值和检验统计量组成的格式化表格
    "TestStatistic"检验统计量组成的列表
    "TestStatisticTable"检验统计量组成的格式化表格
  • 对于单变量样本,TTest 执行学生 检验. 检验统计量假设服从 StudentTDistribution[df].
  • 对于多变量样本,TTest 执行 Hotelling's 检验. 检验统计量假设服从HotellingTSquareDistribution[p, df],其中 pdata 的维度.
  • 自由度 df,用于指定检验统计量的分布,取决于样本数、样本规模,以及在两个单变量样本的情况下,等方差检验的结果.
  • 可以使用以下选项:
  • AlternativeHypothesis"Unequal"备择假设的不等性
    SignificanceLevel0.05诊断和报告的分界点
    VerifyTestAssumptionsAutomatic需要验证的假设
  • 对于 TTest,选择一个临界值 ,使得当且仅当 时,否定 . 用于 属性的 值由 SignificanceLevel 选项控制. 值也用于假设诊断检验中,包括正态性检验、等方差检验和对称性检验. 在缺省情况下为 .
  • TTest 中,VerifyTestAssumptions 的已命名设置包括:
  • "Normality"验证所有数据服从正态分布
    "EqualVariance"验证 具有相等的方差

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基本范例 (3)基本范例 (3)

检验总体的均值是否为0:

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

完全检验表格:

In[3]:=
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Out[3]=

检验两个总体的均值的差值是否为2:

In[1]:=
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均值差异

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

在0.05水平, 显著不同:

In[4]:=
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Out[4]=

比较两个多变量总体的位置(locations):

In[1]:=
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均值差异向量

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

在 0.05 水平, 没有显著不同:

In[4]:=
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Out[4]=
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