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Ansaribradley.

Ansari-Bradley测试

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语法

H = Ansaribradley（x，y）
h = ansaribradley (x, y,名称,值)
[H，P] = Ansaribradley（＿＿＿）
[h，p，stats] = ansaribradley（＿＿＿）

描述

例子

h= Ansaribradley（x，y）返回NULL假设的测试决定，即向量中的数据x和y来自相同的分布，使用Ansari-Bradley测试．另一种假设是x和y来自具有相同中值和形状但不同的分散(如方差)的分布。结果h是1如果测试拒绝在5％的显着性水平下拒绝零假设，或0否则。

例子

h= Ansaribradley（x，y，名称，价值）返回ANSARI-BRADLEY测试的测试决策，其中包含一个或多个名称值对参数指定的其他选项。例如，您可以更改显着性级别，进行单面测试，或使用正常近似以计算测试统计值的值。

例子

［h，p] = Ansaribradley（＿＿＿）也返回p值,p，使用前面语法中的任何输入参数。

例子

［h，p，统计数据] = Ansaribradley（＿＿＿）也返回结构统计数据包含有关测试统计信息的信息。

例子

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打开直播脚本

加载示例数据。创建每加仑英里数的数据向量(英里/加仑）1982年和1976年型号的测量。

负载Carsmall.x = MPG (Model_Year = = 82);y = MPG (Model_Year = = 76);

检验零假设，即1982年和1976年的汽车每加仑行驶里程有相等的方差。

(h p统计)= ansaribradley (x, y)
h = 0
p = 0.8426
统计=结构与字段：W：526.9000 WSTAR：0.1986

的返回值h = 0表示Ansaribradley.在默认5％的重要性水平下，不会拒绝零假设。

打开直播脚本

加载示例数据。创建每加仑英里数的数据向量(英里/加仑）1982年和1976年型号的测量。

负载Carsmall.x = MPG (Model_Year = = 82);y = MPG (Model_Year = = 76);

检验零假设，即1982年和1976年的汽车每加仑行驶里程的方差相等，与备用假设，即1982年的汽车方差大于1976年的汽车方差。

(h p统计)= ansaribradley (x, y,“尾巴”，'对'）
h = 0
p = 0.5787.
统计=结构与字段：W：526.9000 WSTAR：0.1986

的返回值h = 0表示Ansaribradley.当替代方案的情况是，当替代方案是1982年，汽车的差异大于1976年的汽车方差大于汽车的差异，不抑制每加仑数英里的方差是相同的。

输入参数

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样本数据，指定为向量、矩阵或多维数组。

  • 如果x和y被指定为向量，它们不需要是相同的长度。

  • 如果x和y被指定为矩阵，它们必须具有相同数量的列。Ansaribradley.沿每个列执行单独的测试，并返回结果向量。

  • 如果x和y被指定为多维阵列，Ansaribradley.工作在第一个不明飞特的维度．x和y所有其他尺寸的尺寸必须相同。

数据类型:单|双倍的

样本数据，指定为向量、矩阵或多维数组。

  • 如果x和y被指定为向量，它们不需要是相同的长度。

  • 如果x和y被指定为矩阵，它们必须具有相同数量的列。Ansaribradley.沿每个列执行单独的测试，并返回结果向量。

  • 如果x和y被指定为多维阵列，Ansaribradley.工作在第一个不明飞特的维度．x和y所有其他尺寸的尺寸必须相同。

数据类型:单|双倍的

名称值对参数

指定可选的逗号分隔的对名称，价值论点。的名字参数名和价值是相应的价值。的名字必须出现在引号内。您可以以任何顺序指定多个名称和值对参数name1，value1，...，namen，valuen．

例子：'尾巴'，'右'，'alpha'，0.01指定在1%显著性水平下的右尾假设检验。

假设试验的意义水平，指定为逗号分隔对组成'Α'和范围(0,1)的标量值。

例子：'alpha'，0.01

数据类型:单|双倍的

要测试平均值的输入矩阵的维数，指定为由逗号分隔的对组成'暗淡'和一个正整数。例如,指定“暗”,1测试列的意思，而“暗”,2测试行意味着。

例子：“暗”,2

数据类型:单|双倍的

要评估的替代假设的类型，指定为逗号分隔的对，由“尾巴”下面是其中之一。

“两个” 测试分散参数的替代假设x和y不平等。
'对' 测试分散参数的替代假设x比那样大y．
'剩下' 测试分散参数的替代假设x小于那个y．

例子：'尾巴'，'对'

测试统计量的计算方法，指定为由逗号分隔的对组成“方法”下面是其中之一。

'精确的' 计算p使用检验统计量分布的精确计算W．这是默认的ifn，行总行数x和y， 25岁或以下。请注意,n是在任何南值(表示丢失的数据)被删除。
'近似' 计算p使用正常近似的统计W *．这是默认的ifn，行总行数x和y，大于25。

例子：'方法'，'确切'

输出参数

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假设检验结果，返回为1或者0．

  • 如果h= 1，这表明拒绝零假设α显著性水平。

  • 如果h= 0，这表示在α显著性水平。

p- 测试的值，返回范围的标量值[0,1]。p是观察到一个检验统计量与零假设下的观测值相同或更极端的概率。小的值p对零假设的有效性倾诉。

用于Ansari-Bradley检验的测试统计信息，返回为包含以下内容的结构:

  • W-测试统计量的值，这是Ansari-Bradley秩的总和x样本。

  • Wstar-近似正态统计量W *．

更多关于

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Ansari-Bradley测试

Ansari-Bradley测试是两个样本的非参数替代方案F- 相同的差异。它不需要假设x和y来自正态分布。分布的离散度通常由其方差或标准差来衡量，但安萨里-布拉德利检验可用于来自没有有限方差的分布的样本。

该测试要求样品具有相等的中位数。在该假设下，如果样品的分布是连续的且相同的，则测试独立于分布。如果样品没有相同的中位数，则结果可能是误导性的。在这种情况下，Ansari和Bradley建议减去中位数，但是，在零假设下所产生的测试的分布不再独立于普通分布x和y．如果要执行中值减去的测试，则应该减去中值x和y在调用之前Ansaribradley.．

多维数组

多维阵列具有两个以上的维度。例如，如果x是1乘3乘4的数组吗x是三维阵列。

第一个Nonsingleton维度

第一个非挂车间尺寸是阵列的第一维度，其大小不等于1.例如，如果x是一个1 × 2 × 3 × 4的数组，那么第二个维是第一个非单维x．

另请参阅

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在R2006A之前介绍

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