LeveneTest
LeveneTest[data]
data の分散が1であるかどうかの検定を行う.
LeveneTest[{data1,data2,…}]
data1, data2, …の分散が等しいかどうかの検定を行う.
LeveneTest[dspec,]
に対する分散尺度の検定を行う.
LeveneTest[dspec,,"property"]
"property"の値を返す.
詳細とオプション
- LeveneTestは,以下の帰無仮定 と対立仮定 について検定する.
-
data {data1,data2} {data1,data2,…} すべてが等しいわけではない - ただしmσi2は dataiの母分散である.
- デフォルトで,確率値すなわち 値が返される.
- 値が小さければ が真である可能性は低い.
- dspec の data は一変量{x1,x2,…}でなければならない.
- 引数 は任意の正の実数でよい.のデフォルト値は特に指定がない場合は1であり,dspec 内のグループ数が2より多い場合は無視される.
- LeveneTestはデータが正規分布に従い,サンプルが2つの場合には,FisherRatioTestに比べてこの仮定に対する感受性がはるかに低い.
- LeveneTest[data,,"HypothesisTestData"]は htd["property"]の形で追加的な検定結果と特性の抽出に利用できるHypothesisTestDataオブジェクト htd を返す.
- LeveneTest[data,,"property"]を使って直接"property"の値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
-
"DegreesOfFreedom" 検定に使用する自由度 "PValue" 値のリスト "PValueTable" 値のフォーマットされた表 "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 値のペアのリスト "TestDataTable" 値と検定統計のフォーマットされた表 "TestStatistic" 検定統計のリスト "TestStatisticTable" 検定統計のフォーマットされた表 - サイズ のサンプル1つが与えられた場合,LeveneTestはFisherRatioTestに等しい.
- datai={xi,1,xi,2,…,xi,ni}で 個のサンプル{data1,data2,…,datak} の場合,検定統計はで与えられる.ただし,zi,j=Abs[xi,j-Mean[datai]],zi=Mean[{zi,1,zi,2,…,zi,ni}],z=Mean[{z1,z2,…,zk}]である.検定統計は の下でFRatioDistribution[k-1,(ni-1)]に従うものと仮定される.
- 使用可能なオプション
-
AlternativeHypothesis "Unequal" 対立仮説のための不等式 SignificanceLevel 0.05 診断とレポートのための切捨て VerifyTestAssumptions Automatic どの診断検定を実行するのかを設定する - LeveneTestでは, のときにのみ が棄却されるような切捨て が選ばれる."TestConclusion"および"ShortTestConclusion"特性に使われる の値はSignificanceLevelオプションで制御される.値 は正規性と対称性の検定を含む仮定の診断検定にも使われる.デフォルトで は0.05に設定される.
- LeveneTestにおけるVerifyTestAssumptionsの名前付き設定
-
"Normality" すべてのデータが正規分布に従うことを検証する
例題
すべて開くすべて閉じる例 (2)
さらに特性を抽出するためにHypothesisTestDataオブジェクトを作る:
スコープ (10)
検定 (8)
リーベン(Levene)検定の 値のサンプルのヒストグラム:
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:
HypothesisTestDataオブジェクトから特性をいくつか抽出する:
オプション (8)
AlternativeHypothesis (3)
SignificanceLevel (2)
アプリケーション (1)
特性と関係 (8)
1つのデータ集合が与えられた場合,リーベン検定はFisherRatioTestに等しい:
長さ の1つのデータ集合が与えられた場合,検定統計は においてChiSquareDistribution[n-1]に従う:
長さが と である2つのデータ集合が与えられた場合,検定統計は においてFRatioDistribution[1,n+m-2]に従う:
リーベン検定は,FisherRatioTestに比べて正規性の仮定を感知する度合が低い:
フィッシャー(Fisher)の比率検定は, 値を過小評価し,タイプIのエラーを起す傾向にある:
リーベン検定は,入力がTimeSeriesのときにのみ値に使うことができる:
リーベン検定は,入力がTemporalDataのときはすべての値に使うことができる:
考えられる問題 (3)
リーベン検定は,データがNormalDistributionから引き出されたと仮定する:
データが正規分布に従わない場合は,ConoverTestあるいはSiegelTukeyTestを使う:
リーベン検定は,グループが3つ以上ある場合は引数 を無視する:
データにグループが3つ以上あるとき,リーベン検定は対立仮説に両側検定しか認めない:
テキスト
Wolfram Research (2010), LeveneTest, Wolfram言語関数, https://reference.wolfram.com/language/ref/LeveneTest.html (2017年に更新).
CMS
Wolfram Language. 2010. "LeveneTest." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. Last Modified 2017. https://reference.wolfram.com/language/ref/LeveneTest.html.
APA
Wolfram Language. (2010). LeveneTest. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/LeveneTest.html