AndersonDarlingTest
AndersonDarlingTest[data]
Anderson–Darling検定を使い,data が正規分布に従っているかどうかを調べる.
AndersonDarlingTest[data,dist]
Anderson–Darling検定を使い,data が dist に従った分布かどうかを調べる.
AndersonDarlingTest[data,dist,"property"]
"property"の値を返す.
詳細とオプション
- AndersonDarlingTestは,data が分布 dist の母集団から取り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Anderson–Darling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.
- dist は,記号および数値の母数,またはデータ集合,を持つ任意の記号分布でよい.
- data は一変量{x1,x2,…}でも多変量{{x1,y1,…},{x2,y2,…},…}でもよい.
- Anderson–Darling検定はデータが連続分布のものであると仮定する.
- Anderson–Darling検定は事実上に基づく検定統計を使う.ただし,は data の経験的CDFであり は dist のCDFである.
- 一変量データについては,検定統計はで与えられる.ただし,はソートされたデータである.
- 多変量検定については,一変量限界 値の総和が使われる.総和は のもとでUniformSumDistributionに従うと想定される.
- AndersonDarlingTest[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.
- AndersonDarlingTest[data,dist,"property"]を使って直接"property"を与えることができる.
- 検定結果のレポートに関連する特性
-
"PValue" 値 "PValueTable" "PValue"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" "TestData"のフォーマットされたバージョン "TestStatistic" 検定統計 "TestStatisticTable" "TestStatistic"のフォーマットされたバージョン - 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 診断とレポートのための切捨て - 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"TestConclusion"および"ShortTestConclusion"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0.05に設定されている.
- 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,AndersonDarlingTest[si,dist,"TestStatistic"]からのEmpiricalDistributionを使って 値が推定される.
例題
すべて開くすべて閉じるスコープ (9)
検定 (6)
繰り返し特性を抽出するためにHypothesisTestDataオブジェクトを作成する:
オプション (4)
アプリケーション (3)
GammaDistribution[1,1/λ]がExponentialDistribution[λ]に等しいことを示すことができる.この結論はシミュレーションでサポートされる:
Anderson–Darling検定を行い,それぞれのデータ集合をその予測される の値でグループ分けする:
基礎となる分布がUniformDistribution[{-4,4}]であり,検定サイズが0.05,サンプルサイズが6である場合に,Anderson–Darling検定の検出力を推定する:
3種のアヤメのそれぞれからの50のメンバーに対していくつかの測定を行う.setosa 種は簡単に見分けることができるが,残り2つの種である versicolor と virginica は混同されることが多いことが分かっている:
versicolor と virginica については同じ分布で,setosa は全く異なる:
特性と関係 (9)
デフォルトで一変量データはNormalDistributionと比べられる:
多変量データは,デフォルトでMultinormalDistributionと比べられる:
検定分布の母数は,指定されない場合にはデータから推測される:
母数が未知の場合,AndersonDarlingTestは可能であれば修正を適用する:
Anderson–Darling検定はNExpectationを使って定義することができる:
Anderson–Darling検定は,入力がTimeSeriesのときにのみ値に働く:
考えられる問題 (2)
Anderson–Darling検定は離散分布には使えない:
そのような場合にはモンテカルロ法またはPearsonChiSquareTestを使う:
母数がデータから推定される場合には,Anderson–Darling検定は,分布によっては有効ではないことがある:
テキスト
Wolfram Research (2010), AndersonDarlingTest, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/AndersonDarlingTest.html.
CMS
Wolfram Language. 2010. "AndersonDarlingTest." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/AndersonDarlingTest.html.
APA
Wolfram Language. (2010). AndersonDarlingTest. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/AndersonDarlingTest.html