仮説検定は，例えば自分のデータとこのデータはどのくらいフィットしているか，これらの分布の平均や中央値は同じか，これらのデータ集合の変動性は同じか，等の一般的な質問に定量的な答を与える．Wolfram言語はこのような質問のための高レベル関数を提供し，与えられたデータと分布に適した検定を自動的に選ぶ．高レベル関数は一般に複数の検定を実行し，完全なレポートを生成することができる．しかし，コルモゴロフ-スミルノフ適合度検定，対応のある 検定等，具体的な名前の付いた仮説検定もある．これらは特定の検定において，設定とパフォーマンスについてより直接的な制御を行う．

適合度検定

DistributionFitTest — データの分布への適合度の検定

LogRankTest — ハザード関数が等しいかどうかを検証する

AndersonDarlingTest  ▪  BaringhausHenzeTest  ▪  CramerVonMisesTest  ▪  JarqueBeraALMTest  ▪  KolmogorovSmirnovTest  ▪  KuiperTest  ▪  MardiaCombinedTest  ▪  MardiaKurtosisTest  ▪  MardiaSkewnessTest  ▪  PearsonChiSquareTest  ▪  ShapiroWilkTest  ▪  WatsonUSquareTest

位置検定

LocationTest — 1つまたは2つのデータ集合の平均あるいは平均の差分の検定を行う

LocationEquivalenceTest — 2つ以上のデータ集合の平均あるいは中央値を比較する

MannWhitneyTest  ▪  PairedTTest  ▪  PairedZTest  ▪  SignTest  ▪  SignedRankTest  ▪  TTest  ▪  ZTest

分散検定

VarianceTest — 1つまたは2つのデータ集合の分散あるいは分散の比の検定を行う

VarianceEquivalenceTest — 2つ以上のデータ集合の分散を比較する

ConoverTest  ▪  BrownForsytheTest  ▪  FisherRatioTest  ▪  LeveneTest  ▪  SiegelTukeyTest

依存性検定

IndependenceTest — ベクトルが独立であるかどうかを検証する

CorrelationTest — ベクトル間の特定の相関について検証する

PearsonCorrelationTest  ▪  SpearmanRankTest  ▪  KendallTauTest  ▪  HoeffdingDTest  ▪  GoodmanKruskalGammaTest  ▪  BlomqvistBetaTest  ▪  WilksWTest  ▪  PillaiTraceTest

時系列検定

UnitRootTest — 時系列データが定常であるかどうか検証する

AutocorrelationTest — 時系列データが自己相関であるかどうかを検証する

仮説検定のオプションとオブジェクト

HypothesisTestData — 仮説検定が生成した仮説検定データ

SignificanceLevel — 検定の結論を報告するのに使用する有意水準

AlternativeHypothesis — 位置検定と分散検定のための対立仮説

VerifyTestAssumptions — 診断検定によってデータの仮定を検証するかどうか